食品安全關(guān)乎人民的身體健康和生命安全,是民生大事。在食品生產(chǎn)與流通的各個環(huán)節(jié)中,食品檢測設(shè)備發(fā)揮著不可或缺的關(guān)鍵作用,為舌尖上的安全保駕護航。從田間地頭的農(nóng)產(chǎn)品,到生產(chǎn)線上的加工食品,再到超市貨架上的各類商品,食品檢測設(shè)備猶如一位位忠誠的“衛(wèi)士”,嚴(yán)格把關(guān)。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié),農(nóng)藥殘留快速檢測儀能快速、精準(zhǔn)地檢測出果蔬上殘留的農(nóng)藥成分,確保農(nóng)產(chǎn)品符合安全標(biāo)準(zhǔn),讓消費者吃得放心。而在食品加工企業(yè),高精度的微生物檢測設(shè)備可以對食品中的細(xì)菌、霉菌等微生物指標(biāo)進行監(jiān)測,有效預(yù)防因微生物超標(biāo)引發(fā)的食品安全問題,保障產(chǎn)品質(zhì)量。SpeedDP能夠幫助企業(yè)節(jié)約人力成本。河南專業(yè)圖像標(biāo)注優(yōu)勢
YOLO(YouOnlyLookOnce)是一種目標(biāo)檢測算法,它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce:統(tǒng)一的實時目標(biāo)檢測》中。自發(fā)布以來,由于其高準(zhǔn)確性和速度,YOLO已成為目標(biāo)檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測基準(zhǔn)測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初,YOLO-NAS模型被引入到機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,它擁有更高的精度和速度,超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。廣西國產(chǎn)化圖像標(biāo)注優(yōu)勢SpeedDP是一個降本增效的好工具。
東北虎作為生活在我國東北地區(qū)的保護動物,時不時會闖入居民區(qū),給居民生命安全造成威脅,此前不就黑龍江七臺河市勃利縣一村落就出現(xiàn)了東北虎傷人事件,傷人后東北虎不知去向,消防和公安緊急尋找。值得關(guān)注的是,公安采用了無人機進行巡查,這種方式不僅比傳統(tǒng)的地毯式搜索效率更高,而且面對東北虎這樣危險的生物,安全性也更高。但是傳統(tǒng)的無人機需要手動操控觀察,同樣費時費力,想要更進一步提升效率,則可以通過無人機智能化建設(shè)實現(xiàn)。
目前,采用圖像識別技術(shù)來實現(xiàn)無人機規(guī)避其他障礙物是一個有效的方法。通過在無人機上植入圖像識別模塊,這個模塊由圖像處理板和相機組合而成,通過算法的賦能,就能針對不同物體實現(xiàn)快速AI識別,然后實現(xiàn)規(guī)避。而在圖像處理板的選擇上,成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板就十分合適。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)設(shè)計而成,外形呈圓形,體積小巧,尺寸為Ф38mm*12mm,重量只有12g,用在無人機上不會過多占用空間。此外,該板卡功耗≤4W,也不會增加無人機的續(xù)航負(fù)擔(dān)。節(jié)約大量圖像標(biāo)注時間的辦法!
成都慧視光電技術(shù)有限公司開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,利用國產(chǎn)化高性能芯片RK3588開發(fā)而成,它能夠?qū)崿F(xiàn)6.0TOPS的算力,能夠輕松應(yīng)對糧庫內(nèi)部復(fù)雜的環(huán)境,成都慧視可以根據(jù)客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制,實現(xiàn)快速的AI害蟲識別。在算法方面,可以使用自己的算法,我司還可以根據(jù)需求定制提供算法性能訓(xùn)練提升工具SpeedDP,平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓(xùn)練,提升自身算法精度,進而提升攝像頭害蟲識別精度。SpeedDP能夠幫助進行算法模型的測試驗證。安徽安全圖像標(biāo)注
有沒有節(jié)約大量圖像標(biāo)注時間的辦法?河南專業(yè)圖像標(biāo)注優(yōu)勢
YOLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法,同樣,在算法設(shè)計上也注重目標(biāo)區(qū)域的檢測以及特征的分類,這里目標(biāo)區(qū)域的檢測采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標(biāo)檢測算法框架,基于這種框架的算法還在不斷地迭代中,當(dāng)然解決的問題也越來越細(xì)化,比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現(xiàn)實應(yīng)用。2023年1月,目標(biāo)檢測經(jīng)典模型YOLO系列再添一個新成員YOLOv8,這是Ultralytics公司繼YOLOv5之后的又一次重大更新。YOLOv8一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注,成為了這幾天業(yè)界的流量擔(dān)當(dāng)。河南專業(yè)圖像標(biāo)注優(yōu)勢