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來源: 發布時間:2025-05-01

傳統的除草模式采用人工割草或者撒農藥,這些模式繁瑣,效率不高,并且農藥對土地的污染也會很嚴重。于是機器人智能除草的產品被研發應用,哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發的一臺全天候智能激光除草機器人,就以“環境零污染、土地零破壞、晝夜作業”為目標。激光除草是通過激光照射雜草,使草葉內部細胞脫水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發的全天候智能激光除草機器人集成深度學習的人工智能技術,AI智能識別雜草,十分高效;同時針對性開發先進的多目標靶點定位及動態時延誤差補償算法,不僅能夠準確高效識別雜草和高精度定位目標分生組織,同時不損傷作物、不污染土壤、不耗費人力,而且適應性強,生產效率高,促進農業經濟高質量發展。建立一套智能化檢測流程需要哪些設備?無線目標檢測互惠互利

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而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術,實現遠程快速維修,通過加裝高性能圖像處理板,機器人能夠精細電網缺陷以及損壞程度,并通過攝像頭實時回傳高清畫面,工程師只需要遠程操控機器人進行修補,實現精細縫合。整個過程只需要極少數的人員參與,整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時,極大地保障了電力供應。成都慧視光電采用RK3588開發而成的Viztra-HE030圖像處理板,具備八核處理器,采用BTB傳輸接口,擁有極強傳輸能力,成都慧視能夠憑借豐富的經驗,快速集成開發SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過6.0TOPS的算力,以及豐富的接口定制,板卡能夠快速適配不同的無人機和機器人,用在我國西部電力運維領域,將是工程師打造智能化維護的關鍵技術。江西智能化目標檢測產品AI檢測,圖像處理板的性能很重要。

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無人機在高速公路巡檢中的作用越來越突出,特別是在十一黃金周這樣的出行高峰,高速公路的安全和暢通至關重要。傳統的巡檢模式受到人力物力以及時空的限制,弊端很大,難以實現精細大面積的監控疏導。無人機靈活機動的特點則能夠很好的彌補時空的局限,而想要進一步減少人力物力的付出,則需要打造智能化的無人機,通過AI賦能,讓無人機更加聰明。打造智能化無人機可以在無人機吊艙的基礎上加裝高性能的AI圖像處理設備,成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板憑借6.0TOPS的算力,用在十一黃金周這樣的出行高峰期就能夠很好地勝任工作,板卡采用了國產化芯片RK3588,在算法的賦能下,能夠實現高效巡檢。

新疆地緣遼闊、日照豐富,因此是我國光伏儲能發達的區域之一。為了保障光伏基地的正常運作,周期性的巡檢必不可少,傳統模式下需要人工一步一個腳印走出來,隨著現在無人機的廣落地應用,這種大面積大范圍的巡檢也迎來了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會有一個鐵塔,這些“駐塔式”機巢就是無人機的“巢穴”,無人機從這里起飛,進行巡邏,再回到這里進行充電,循環往復。得益于智慧化的建設,這些巡檢無人機有自主巡飛、自動巡檢的能力,可完成以機巢為中心5公里范圍內的輸配電線路和變電設備網格化巡檢任務。自動駕駛需要不斷檢測周邊環境。

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利用無人機實現智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率,在很多行業都有應用。像安防巡檢、交通管理等,飛在高空的無人機比傳統的地面巡邏更有視野,更能搜集掌握全局信息,再通過和地面巡邏的配合,能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題,比如當環境變得復雜時,識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法,它不是一成不變的,它也需要適應不同的環境,因此對于AI算法的訓練也必不可少。目標檢測的圖像處理板可以二次開發嗎?陜西省時省力目標檢測技術

成都慧視還能夠定制小目標檢測算法。無線目標檢測互惠互利

激光除草模式中AI智能識別是很關鍵的一環,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深度學習算法開發平臺,就能夠通過大量的數據部署,再經過長時間的訓練,就能夠實現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開發平臺,提供從數據標注、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,區分作物和雜草,進而為機器人提供正確的信息,輔助除草。無線目標檢測互惠互利

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