無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像,而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據(jù)需求提供整套的建設方案,實現(xiàn)快速集成開發(fā)?;垡昖iztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案,兩款產(chǎn)品均使用小巧設計,整體組合重量在30g左右,并且都采用小功耗設計,用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下,能夠實現(xiàn)穩(wěn)定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全國產(chǎn)化芯片RV1126,能夠輸出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標,能夠識別像素為12*12的目標,且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右(凈重5g(不含鏡頭)),像素分辨率為640*512,采用9/13/25mm三種定焦設計,支持18中偽彩選擇,功耗小于0.75W。SpeedDP可以開發(fā)新算法。江西邊海防AI智能服務商
物聯(lián)網(wǎng)技術自20世紀末提出以來,已經(jīng)從簡單的設備連接發(fā)展到復雜的智能系統(tǒng)。通過傳感器、執(zhí)行器和網(wǎng)絡通信技術,物聯(lián)網(wǎng)能夠實現(xiàn)對物理世界的實時監(jiān)控和控制。目前,物聯(lián)網(wǎng)已廣泛應用于智能家居、工業(yè)自動化、智慧城市、健康醫(yī)療等多個領域。隨著5G、邊緣計算等技術的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)的連接能力、數(shù)據(jù)處理速度和智能化水平不斷提升。人工智能作為模擬和擴展人類智能的科學,已經(jīng)從理論研究走向了實際應用。深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術的發(fā)展,使得機器能夠執(zhí)行圖像識別、語言翻譯、數(shù)據(jù)分析等復雜任務。人工智能的應用已經(jīng)滲透到醫(yī)療、金融、教育、交通等多個行業(yè),極大地提高了生產(chǎn)效率和生活質量。西藏人工智能AI智能算法分析算法的提升得益于大量的數(shù)據(jù)標注。
無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù),對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化,從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息,不僅能夠提升工作效率,還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法,在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別,從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造,可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板,如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板,6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息,這樣就有了硬件基礎,剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。
新疆地緣遼闊、日照豐富,因此是我國光伏儲能發(fā)達的區(qū)域之一。為了保障光伏基地的正常運作,周期性的巡檢必不可少,傳統(tǒng)模式下需要人工一步一個腳印走出來,隨著現(xiàn)在無人機的廣落地應用,這種大面積大范圍的巡檢也迎來了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會有一個鐵塔,這些“駐塔式”機巢就是無人機的“巢穴”,無人機從這里起飛,進行巡邏,再回到這里進行充電,循環(huán)往復。得益于智慧化的建設,這些巡檢無人機有自主巡飛、自動巡檢的能力,可完成以機巢為中心5公里范圍內的輸配電線路和變電設備網(wǎng)格化巡檢任務。項目外場測試可以利用SpeedDP進行快速自動標注。
騰訊開發(fā)的機器人小五,采用輪、腿、足復合設計,使得它具備越障能力的同時,也保持了輪式機器人的運行效率。每條腿都可以單獨伸長縮短,能有效提升承載能力。裝上了雙編碼器大扭矩密度的執(zhí)行器后,就能承受住一般成年人的重量。將機器人用于養(yǎng)老服務領域,能夠幫老人取快遞,抱老人起床,帶老人進行活動。機器人內置RGBD相機,在圖像處理板的賦能下,能夠實時檢測周邊環(huán)境,進行路線規(guī)劃和避障,以高效完成各項工作指令。同時能夠對物體進行AI識別,判斷老人位置、行為動作,為老人的行動做出幫助。SpeedDP可以進行算法性能提升。湖北慧視光電AI智能處理板
SpeedDP能夠成本AI人才教學的得力工具。江西邊海防AI智能服務商
物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程,涉及數(shù)據(jù)的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯(lián)網(wǎng)設備收集的海量數(shù)據(jù),并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯(lián)網(wǎng)設備,包括各種傳感器和執(zhí)行器,是數(shù)據(jù)收集的前線。它們能夠實時監(jiān)測環(huán)境參數(shù)、設備狀態(tài)和用戶行為,生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和決策的基礎。人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的能力是其與物聯(lián)網(wǎng)融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法,可以從物聯(lián)網(wǎng)設備收集的數(shù)據(jù)中識別模式、預測趨勢和發(fā)現(xiàn)異常。這些分析結果為智能決策提供了依據(jù)。江西邊海防AI智能服務商