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新疆安全目標檢測技術

來源: 發(fā)布時間:2025-07-01

激光除草模式中AI智能識別是很關鍵的一環(huán),需要機器人正確識別雜草,而這基于AI的深度學習、目標識別檢測等功能,通過不斷的訓練學習,AI能夠精細識別什么是雜草什么是作物。目前,市面上比較好用的AI深度學習平臺眾多,例如成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺,就能夠通過大量的數(shù)據(jù)部署,再經過長時間的訓練,就能夠實現(xiàn)跟人眼一樣的目標識別能力。慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺,提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP功能簡潔、上手快,是當下進行AI深度學習訓練的選擇。而且目標識別檢測領域,成都慧視開發(fā)的高性能Viztra-HE030圖像處理板,可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力,精細分析識別到的物體,區(qū)分作物和雜草,進而為機器人提供正確的信息,輔助除草。打造智能化目標檢測需要什么東西?新疆安全目標檢測技術

目標檢測

“啟明935A”系列芯片已經成功點亮,并完成各項功能性測試,達到車規(guī)級量產標準。啟明935A是行業(yè)首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片,但并非單一芯片,而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數(shù)量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再結合靈活的封裝方式,快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連,雙芯雙向帶寬128GB/s,四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入,可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構,初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。廣東哪里有目標檢測小目標檢測可以選成都慧視開發(fā)的圖像處理板。

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經過算法的不斷升級驗證,Viztra-LE026圖像處理板能夠以30Hz的幀率跟蹤像素為2*2的目標,能夠識別**小像素為12*12的目標,整個延遲不高于100ms,識別精度能夠大于85%。無人機作業(yè),續(xù)航是使用者首要考慮的。Viztra-LE026的設計正是考慮了這項因素,首先重量上就不會給無人機增加過多負擔,尺寸方面也無需過多空間,低于4W的功耗對于整個無人機的續(xù)航影響也是微乎其微。綜合這些特點,可見Viztra-LE026圖像處理板和無人機的完美契合,將是各領域打造智能無人機的得力助手。

我國西部地區(qū)地形復雜、天氣多變,許多電網架設在高山流水之間,給電網的巡檢維護造成了不小的困難。于是,不同于傳統(tǒng)人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應用。這種方式采用無人機加智能化機器人,其中無人機承擔巡檢工作,而智能化機器人進行維護,兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙,吊艙內置圖像識別傳感器,工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式,找出問題所在。無人機機動性靈活性十足,能夠便捷去到許多人工難以到達的區(qū)域,巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業(yè),效率成倍提升。圖像處理板的性能會影響檢測的精度。

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無人機是巡檢領域的空中巡檢員,搭載智慧“眼”的無人機能夠替代人工,實現(xiàn)自主巡檢。無人機可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器,實現(xiàn)晝夜巡檢也不是夢,一基桿塔*用十分鐘的時間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中,傳統(tǒng)模式下,工人只能采用望遠鏡遠程查看線路,不僅費眼睛,還費時間。同時,由于光線等外界因素的干擾,缺陷的確認也加大了難度,不得不背著安全帶近距離校驗,工人的安全也受到威脅。而無人機則可以在發(fā)現(xiàn)缺陷后,通過抵近觀察的方式進行仔細查看,收集缺陷周圍360°照片回去分析,不僅安全也高效率。自動駕駛需要不斷檢測周邊環(huán)境。山東目標檢測產品

AI檢測的精度跟圖像處理有關。新疆安全目標檢測技術

SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問題,它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發(fā)平臺,提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。平臺支持本地化服務器部署,高校、特殊單位等數(shù)據(jù)敏感的用戶無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能,打造一個符合需求的AI模型,來幫助進行海量的數(shù)據(jù)標注,這不僅將節(jié)約大量的數(shù)據(jù)標注時間,更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。新疆安全目標檢測技術

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