北京数据目标识别创意

人工标注的精细度完全依靠于人的眼力、技术，面对简单的图像时，尚且可以应付，面对复杂的图像时，就会眼花缭乱。此外，当长时间进行标注时，人工的倦怠也会影响精度。而慧视SpeedDP能够通过不断的深度学习提升能力，这也是人工无法达到的。一个人工标注师的月成本大约在5000-6000元，如果是专门进行大规模图像标注的企业，这种岗位将不在少数，累计起来的人力成本就很多。而AI则不同，AI可以一个人干多个人的活，节约项目开发时间，从而节约成本。Viztra-LE026图像处理板能够进行目标识别。北京数据目标识别创意

慧视光电开发的无人机微型吊舱就是如此，慧视VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱，集成了10倍光学变倍可见光相机，640×512高分辨率红外相机，测程1.2km半导体激光测距机，通过三轴高稳定精度平台框架实现远距离图像采集、目标点定位。此外，吊舱中还内置了工业级的AI图像处理板Viztra-HE030，这块板卡采用了高性能芯片RK3588，能够实现远程高空目标检测、识别和锁定跟踪等功能。两者结合让整个无人机能够实现昼夜工作无缝切换，无论是什么环境，这款吊舱都能够实现行业级应急救援支撑。湖南快速目标识别经验丰富无人机实现远程监测用慧视吊舱。

AI越发成熟的当下，可以说是让人工标注师们走到了行业分岔路口，虽然图像标注的人力成本看上去已经很低了，但是AI的出现，让成本一降再降成为可能。从目前的状况来看，AI替代人工进行图像标注将是板上钉钉，毕竟AI的优势太大了！以慧视光电推出的AI自动图像标注平台SpeedDP来说，简直碾压。传统的人工标注，需要标注师一步步给图像打上标签，即便是熟练的操作师也需要1-2分钟，而慧视SpeedDP标注一张图像的时间只需要7-8毫秒，你没听错，是毫秒。毫秒级别的优势是人工怎么也无法企及的。此外，人工标注是需要考虑重复、机械、枯燥工作带来的时间消耗，当人感到倦怠时，工作效率就会下降。而AI则不会，它就是一头不需要吃草的牛。

收割机行进工作时，AI图像处理板能够快速处理识别摄像头获取的田野环境，分辨哪些是泥土，哪些是作物，哪些是杂草。这种模式相对于接入卫星的方法，成本相对较低，效果却大差不差。这种AI图像处理板可以在成都慧视光电这边定制，比较适合的采用了国产高性能芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板，这块板卡具备工业级的处理性能，拥有四大四小八核处理器，处理能力达到6.0TOPS，用在无人农业作业领域，可以快速正确地处理分辨作物、土壤、杂草等信息，实现智能化农业作业。可以定制目标识别的算法吗？

性能强劲的RK3588可为各类AI应用场景带来更强大的性能表现。植入公司自主研发的智能图像算法后，基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对目标进行自主检测、识别，并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪，同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。设备支持2路SDI（可见光）视频输入；1路CVBS（红外）视频输入；1路SDI视频输出；1路CVBS视频输出；1路网络视频输入/输出。产品电路部分共有两块 PCB 构成，分别为：核心板、电源接口板。核心板和电源接口板通过 B2B 连接器连接，并使用铜柱将整套 PCB 板固定，铜柱的高度为 7.5mm。找谁可以定制小目标识别检测的算法？吉林多系统适配目标识别型号

怎样能够实现周界安防识别检测？北京数据目标识别创意

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。YOLOv10 在各种模型规模上都实现了 SOTA 性能和效率。例如，YOLOv10-S 在 COCO 上的类似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍，同时参数数量和 FLOP 大幅减少。与 YOLOv9-C 相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B 的延迟减少了 46%，参数减少了 25%。北京数据目标识别创意