騰訊開發(fā)的機器人小五,采用輪、腿、足復(fù)合設(shè)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(wù)領(lǐng)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(nèi)置RGBD相機,在圖像處理板的賦能下,能夠?qū)崟r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?qū)ξ矬w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。低空經(jīng)濟需要的AI圖像處理板?四川安防監(jiān)控圖像識別模塊AI智能
長時間一直進行這樣的圖像標注工作,那無疑是枯燥而乏味的,手酸不說,更多的是精神上的折磨,進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑,無法跳過,當(dāng)項目緊急時,甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變!慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率,開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練,形成一個可用的預(yù)選模型(如果已有模型可以直接使用),然后訓(xùn)練一定階段后,可以評估此模型的能力,如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數(shù)據(jù)集(未進行任何標注)進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作,同時也在不斷反哺此模型算法,幫助提升性能。四川安防監(jiān)控圖像識別模塊AI智能動物識別的模塊定制。
在如今的作業(yè)中,無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查,展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴格管控,傳統(tǒng)的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現(xiàn)盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數(shù)據(jù)收集,幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門,則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導(dǎo),緩解交通壓力。
成都慧視光電技術(shù)有限公司開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030圖像處理板能夠在算法的支持下,對高速公路上的車輛進行檢測識別,對個別車輛進行指定安全跟蹤和檢測,這將有助于有關(guān)部門進行測速和安全駕駛的管理偵查。通過實時數(shù)據(jù)的采集分析,還能夠找出高速擁堵源頭,為交通疏導(dǎo)提供精細信息,為提升整條道路的通行效率提供幫助。在夜間,圖像處理板也可以和紅外相機有機結(jié)合,實現(xiàn)AI檢測識別的功能。24小時工作能力也為全天時的交通管理提供技術(shù)支撐。Viztra-LE026是一個小型化低功耗的AI識別模塊。
瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能前列,成為了各領(lǐng)域研究開發(fā)的優(yōu)先,它能在諸多行業(yè)實現(xiàn)目標檢測、識別以及跟蹤等功能,具有重要的研究開發(fā)價值。特別是對于高校而言,將RK3588作為課題進行研究開發(fā),是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現(xiàn)過程中,算法的能力就十分重要,如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標,可以利用AI的深度學(xué)習(xí)能力,讓AI不斷學(xué)習(xí)這些目標的特征,從而達到精細識別的能力。這個過程,可以通過大量的數(shù)據(jù)標注,來訓(xùn)練AI。但大量待標注工作,常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標注,將會耗費大量時間精力,讓成本不可控。HDMI相機目標識別用圖像處理板。貴州視覺算法圖像識別模塊AI智能
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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(shè)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(shè)計,整體組合重量在30g左右,并且都采用小功耗設(shè)計,用在無人機領(lǐng)域不會過多增加負擔(dān)。在算法的賦能下,能夠?qū)崿F(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(shè)計,支持18中偽彩選擇,功耗小于0.75W。四川安防監(jiān)控圖像識別模塊AI智能