SpeedDP能够实现目标检测、算法模型、项目参数的配置,整个训练过程完全可视化,让使用者直观感受,同时支持数据(图像、视频)的实时加载测试,输出OSD叠加后的测试结果。如果嫌麻烦,还可以选择自动标注,软件能够基于使用者导入的数据集快速生成标注结果,支持标注工具读取和调整。软件除了移动端,还支持内网web服务快速搭建,用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务。可以说,SpeedDP能够一定程度上解放双手,提升图像标注效率,减少项目开发时间,节约成本。此外,针对于数据安全,SpeedDP支持完全的本地化服务器部署,对于数据十分敏感的政企事业单位,都可以放心使用。RK3588作为工业级图像处理板能够进行大量的目标识别信息处理。湖北研发AI智能供应商
大型公共停车场可以在每个车位安装安装智慧摄像头,这些摄像头同样带有图像处理板板卡,具备AI算法,一方面对停车位进行数量统计,上传至控制中心,这样能够及时了解车位空置数量;另一方面,智慧摄像头能够智能识别车辆信息和停车位信息,如果驾驶者遗忘了停车停放位置,在设备终端就能立刻查询,优化车位资源占用。慧视光电开发的RK3399图像处理板,采用了国产高性能CPU,具备全国产化、小型化的特点,功耗也低,非常适用于公共停车场的智慧闸道建设。电力运维AI智能提供商AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。
与许多多视角几何问题不同,多个纯视觉车协作依赖先进的通信系统来进行信息交互,而现实情况下通信条件多变且受限。因此,多个纯视觉车协作的关键问题在如何在通信带宽限制的情况下,选择比较关键的信息进行共享,弥补纯视觉输入中缺失的深度信息,同时弥补单视角下视野受限区域缺失的信息,提升纯视觉输入的 3D 空间感知能力。协作信息应包含深度信息,这将使得来自多个纯视觉车的不同角度的观测,缓解单点观测的深度歧义性,相互矫正定位正确的深度。同时,每个纯视觉车过滤掉不确定性较高的深度信息,选择比较关键的深度信息分享,减少带宽占用。比较高效地弥补纯视觉输入相比 LiDAR 输入缺失的深度信息,实现接近的 3D 检测效果。
智慧出行本次大运会,智能无人驾驶的公交车也相继亮相投用。该车配有8个固态激光雷达及多类型传感器,感知范围为200米,可以做到360度无盲区,响应时间为0.1秒,比人类经验丰富的驾驶员反应还快好几倍,能够安全高效处理大运村赛事期间车多、人多的复杂交通状况。随着技术的不断革新,未来还将会出现更多的智能服务,为运动员和游客提供更加便捷舒适的环境。无人驾驶的汽车通过图像识别来判断周围环境的变化,能够很到底避免出现事故,慧视AI算法正是这些无人设备的“眼睛”。慧视微型双光吊舱非常适用于无人机领域。
慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用标准的AI开发流程,即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块:数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度。可接受时,暂停训练;模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估;模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要针对一些数据需要保密、同时又有AI算法开发能力的单位、AI算法软件公司等,缩短算法的开发、优化、部署周期,同时减少人员的消耗,达到降本增效的目的。除了AI智能监控,警用无人机和水上救生机器人也是警务人员开展防溺水安全工作的好帮手。甘肃图像识别AI智能专业方案
工程师以RK3399核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。湖北研发AI智能供应商
慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台支持labelimg数据标注格式,用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注,然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。一般不同的业务场景需求对应不同的数据和算法参数设置,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。采集数据后,能够批量加载一定数量的数据并进行合并后输入模型,实时显示训练记录,并能以文件的形式保存运行时训练参数。湖北研发AI智能供应商