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成都周界入侵AI智能视觉系统 视频传输 成都慧视光电供应

上传时间:2025-06-02 浏览次数:
文章摘要:食品安全关乎人民的身体健康和生命安全,是民生大事。在食品生产与流通的各个环节中,食品检测设备发挥着不可或缺的关键作用,为舌尖上的安全保驾护航。从田间地头的农产品,到生产线上的加工食品,再到超市货架上的各类商品,食品检测设备犹如一位

食品安全关乎人民的身体健康和生命安全,是民生大事。在食品生产与流通的各个环节中,食品检测设备发挥着不可或缺的关键作用,为舌尖上的安全保驾护航。从田间地头的农产品,到生产线上的加工食品,再到超市货架上的各类商品,食品检测设备犹如一位位忠诚的“卫士”,严格把关。在农业生产环节,农药残留快速检测仪能快速、精准地检测出果蔬上残留的农药成分,确保农产品符合安全标准,让消费者吃得放心。而在食品加工企业,高精度的微生物检测设备可以对食品中的细菌、霉菌等微生物指标进行监测,有效预防因微生物超标引发的食品安全问题,保障产品质量。FPV跟踪算法用SpeedDP帮助提升精度。成都周界入侵AI智能视觉系统

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RK3588作为瑞芯微国产化旗舰级芯片,用在目标跟踪领域,通常情况下跟踪帧率都在50Hz左右,这已经足够满足大多数应用领域的需求。但在许多特殊领域,如军备、边防,高帧频的视频输出能够在极短的时间内捕捉到更多的画面,实现高速动态场景的连续拍摄。高帧频的目标跟踪则能够获得更多的目标细节,便于做出下一步判断。许多中低端性能的由于算力等因素无法达到这样的需求,但RK3588作为性能怪,6.0TOPS的算力开发潜力无限。成都慧视就针对于这样的需求场景,在硬件的支持下,定制开发出能够支撑100Hz跟踪算法,从而打造出能够稳定实现100Hz目标跟踪的整合方案。成都深度学习AI智能算法分析系统无人机识别算法找成都慧视。

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AI的不断应用发展使得传统的人工工作的弊端得到了很好的弥补。比如在图像标注这个领域,传统的标注需要招聘大量的人员,并且标注图像所耗费的时间精力也是不可估量的,而AI模型的出现让这一切都成为过去。利用慧视光电打造的深度学习算法开发平台SpeedDP,就能够针对场景识别进行特有的模型部署训练,通过大量的训练,让AI学会自动标注图像。平台采用标准的AI算法开发流程,通过从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。SpeedDP用于模型训练和评估测试的数据集是由一系列的图像和标注文件组成的,平台支持多种开源数据格式如VOC和COCO。而目前平台共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型训练(分割任务*支持yolov8模型),通过不断额测试验证,就能够让AI实现海思、RockChip嵌入式硬件平台等模型部署的可视化AI开发功能。

无人机在高速公路巡检中的作用越来越突出,特别是在十一黄金周这样的出行高峰,高速公路的安全和畅通至关重要。传统的巡检模式受到人力物力以及时空的限制,弊端很大,难以实现精细大面积的监控疏导。无人机灵活机动的特点则能够很好的弥补时空的局限,而想要进一步减少人力物力的付出,则需要打造智能化的无人机,通过AI赋能,让无人机更加聪明。打造智能化无人机可以在无人机吊舱的基础上加装高性能的AI图像处理设备,成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板凭借6.0TOPS的算力,用在十一黄金周这样的出行高峰期就能够很好地胜任工作,板卡采用了国产化芯片RK3588,在算法的赋能下,能够实现高效巡检。利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练AI跟踪算法。

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随着生活品质的提升,现在无论是企业还是个人都对智能化的需求有所提升,这就对于摄像头提出了新的要求。现在市面上的传统摄像头都只具备记录功能,受限于镜头的视野范围,就算可以转动也必须是手动操作,尚不能实现自动化。但在智慧安防等领域,如果摄像头能够实现自动化转动,那将进一步提升安防水准。自动转动并不是目的,它的深层需求是需要对视野目标进行锁定跟踪,从而操控镜头转动。这就需要摄像头智能化。摄像头需求识别出现在镜头的物体。算法的提升得益于大量的图像标注。成都智慧城市AI智能视觉

图像标注是一项繁琐的工作。成都周界入侵AI智能视觉系统

无人机及其相关技术的不断发展,已经打破了传统的仓储管理方式,为仓储带来了智能化的革新。传统的仓储管理,需要人工进行地毯式巡检,这种方式效率低,费时费力。另外,对于仓储安全的监管不能做到时效性,反应速度也具有滞后性。而全新的无人机巡检模式,基于先进的图像传感器、远程控制技术、AI等,使得无人机能够实现高效安全的自主巡逻,无需过多的人工介入。一旦无人机检测识别到危险,就能够立即发出警报,甚至可能提前预警,滞后性将得到改善。成都周界入侵AI智能视觉系统

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