AI智能化檢測是打造領(lǐng)域智慧建設(shè)的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板,定制AI檢測算法,就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)物體的質(zhì)量檢測。在智能檢測領(lǐng)域,圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關(guān)鍵所在。不同行業(yè)的作業(yè)環(huán)境不同,對(duì)于圖像處理板的性能需求也就不同。因此,需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測,由于工業(yè)儀器的精密復(fù)雜,就需要高性能的AI圖像處理板,通過大算力實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理。慧視SpeedDP能夠替代人工標(biāo)注。浙江高效圖像標(biāo)注技術(shù)
SpeedDP是成都慧視光電技術(shù)有限公司打造的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái),可運(yùn)行于Windows或Linux操作系統(tǒng),可完成自動(dòng)標(biāo)注、AI算法(目前支持目標(biāo)檢測)開發(fā)(項(xiàng)目配置、訓(xùn)練、評(píng)估、測試)、模型部署等相關(guān)功能,充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上,幫助客戶減少人力、物力消耗,節(jié)省開發(fā)時(shí)間。目前支持的主要任務(wù)功能包括圖像分類、目標(biāo)檢測、多目標(biāo)跟蹤,主要的部署平臺(tái)是RockChip嵌入式硬件平臺(tái)包括rk3399pro、rk3588等。對(duì)于一些有圖像標(biāo)注的企業(yè)單位,SpeedDP能夠幫助進(jìn)行快速的圖像標(biāo)注,提升效率。河南智能化圖像標(biāo)注哪里買識(shí)別檢測算法的性能提升依靠大量的圖像標(biāo)注。
無人機(jī)的智能化是推動(dòng)低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎,打造智能無人機(jī)需要通信、控制、傳感器等多種技術(shù)的共同作用,其中圖像處理板的目標(biāo)檢測識(shí)別技術(shù)能夠在智慧巡檢、智慧交通管理、智慧河湖巡查等領(lǐng)域有著積極作用。在成都慧視開發(fā)的多款圖像處理板中,Viztra-LE026以小型化、低功耗的特點(diǎn)深受行業(yè)青睞。Viztra-LE026圖像處理板采用了全國產(chǎn)化芯片RV1126,板卡外形呈圓形設(shè)計(jì),尺寸為Φ38mm*12mm,重量12g,雖然小巧,但是算力可達(dá)2.0TOPS,能夠憑借1路MIPI視頻輸入和1路DVP視頻輸入實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)實(shí)時(shí)自主檢測、識(shí)別,并自動(dòng)或手動(dòng)鎖定跟蹤人、車、船等目標(biāo)。
傳統(tǒng)意義上的圖像跟蹤主要分為兩種,一種是通過在一定載體上安裝定位設(shè)備并結(jié)合無線傳輸設(shè)備對(duì)載體的實(shí)時(shí)位置進(jìn)行定位或描繪出移動(dòng)軌跡,這種跟蹤設(shè)備主要用于消防、戶外探險(xiǎn)等領(lǐng)域;另一種跟蹤設(shè)備主要是指圖像跟蹤板,根據(jù)技術(shù)發(fā)展的過程,有基于DSP的圖像跟蹤板和基于AI芯片的圖像跟蹤板兩種,其原理是通過提前在圖像跟蹤板中裝入目標(biāo)圖像,跟蹤板在視場內(nèi)尋找類似的目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測,找到之后進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。隨著AI芯片的大規(guī)模應(yīng)用,以及客戶對(duì)跟蹤板性能要求的提升,傳統(tǒng)的基于DSP的圖像跟蹤技術(shù)已經(jīng)難以達(dá)到應(yīng)用的要求,很多總體單位對(duì)跟蹤設(shè)備提出了智能學(xué)習(xí)、多目標(biāo)檢測、打了不管、更高的識(shí)別率等要求,基于AI的跟蹤設(shè)備得到了越來越廣泛的應(yīng)用,例如各種空中偵查設(shè)備、抓捕設(shè)備、智能邊海防設(shè)備、船用光電設(shè)備、智能化彈等都需要各種各樣的智能圖像跟蹤設(shè)備進(jìn)行匹配。SpeedDP有4+3的功能組合,為不同需求的客戶提供定制化服務(wù)。
圖像識(shí)別技術(shù)的高價(jià)值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊,例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能醫(yī)療等,而這些圖像識(shí)別進(jìn)展的背后推動(dòng)力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個(gè)方面:大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強(qiáng)有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計(jì)算資源。對(duì)于各種各樣的圖像識(shí)別任務(wù),精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)取得了巨大成功,但在它進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前,仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?duì)。有沒有節(jié)約大量圖像標(biāo)注時(shí)間的辦法?浙江高效圖像標(biāo)注技術(shù)
AI算法提升平臺(tái)SpeedDP。浙江高效圖像標(biāo)注技術(shù)
多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體,如動(dòng)物、人、車、建筑物等,與矩形標(biāo)注框等方法相比,多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實(shí)時(shí)形態(tài),通過大量的多邊形標(biāo)注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中,標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具,將點(diǎn)連接起來形成一個(gè)封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度,相較于矩形框標(biāo)注更加費(fèi)時(shí)費(fèi)力,如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo),則極大地影響工作效率。浙江高效圖像標(biāo)注技術(shù)