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來源: 發布時間:2025-05-21

長時間一直進行這樣的圖像標注工作,那無疑是枯燥而乏味的,手酸不說,更多的是精神上的折磨,進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑,無法跳過,當項目緊急時,甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現狀急需改變!慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率,開發了一個深度學習算法開發平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練,形成一個可用的預選模型(如果已有模型可以直接使用),然后訓練一定階段后,可以評估此模型的能力,如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數據集(未進行任何標注)進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數據集的手動拉框工作,同時也在不斷反哺此模型算法,幫助提升性能。海量的數據處理很煩心。青海自主可控圖像標注哪里買

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工業4.0就是無人作業的天下,各行各業都在進行無人化改造,農業領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向,我國已經成功建立了31個無人農業作業實驗區。這些無人農業作業試驗區覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物,累計投入智能農機和系統62萬臺(套),智能化作業面積達到1.7億畝。綜合抽樣統計,作業效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業區利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作,而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控,要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板,這些圖像處理板在算法的賦能下,能夠實現精細的目標識別和檢測,例如無人機,在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙,吊艙內置圖像處理板,無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。湖北智能化圖像標注產品SpeedDP是一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺.

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但這也遇到很多難點,通常情況下,視頻回傳的延遲大概在200ms左右,隨著大量的彈打出,視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力,如何在通信帶寬有限的情況下,保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸,是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題,慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合,推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發信道內,例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內,多路視頻和交互控制共用一對收發信道,信道支持數據透傳,外部系統可以使用該信道,傳輸任意格式的數據;可實時調整視頻碼率,在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像。可以使設備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發;能夠基于H265實時視頻編碼;可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機,實現15ms的低延遲編解碼,加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右,目前業界前列。通用性強,使用更加靈活,適用更多應用場景;支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸(1080P60FPS),徹底解決“帶寬苦惱”;整體時延約60ms(含相機、編解碼、顯示,不含傳輸),實現實時控制、實時打擊。

圖像標注就是給圖像打上標簽標記,例如矩形框等形式,在以前,需要招聘專門的圖像標注師,隨著AI的不斷發展,這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域,深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通常情況下,AI開發的基本流程是從需求分析、數據制作、模型訓練、測試驗證再到***的模型部署這幾個步驟,而SpeedDP正式采用標準的AI開發流程,從數據標注到模型開發,然后進行模型部署,來逐步實現自動化的圖像標注。Yolo系列算法是典型的onestage算法。

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美國再度要求臺積電停止出口7納米芯片給大陸,目前看來國產AI圖像處理的性能還得由RK3588穩坐,不久前傳出了瑞芯微RK3688至少在一兩年內無法推出,因此對于許多有高性能AI圖像處理板需求的客戶無需再等了。當下,選擇RK3588至少還可以保持性能***兩三年,而在國內進行RK3588開發的廠家中,成都慧視憑借多年的豐富經驗,已經形成一整套快速的開發流程,針對于RK3588這樣的高性能圖像處理板,能夠快速定制SDI、CVBS、DVP、Cameralink等接口,滿足不同行業的需求。并且,隨著不少領域等目標跟蹤穩定性的進一步提升,針對于高幀頻目標跟蹤這塊,成都慧視也完成了成熟的方案,通過RK358+FPGA,實現高幀頻相機的輸入輸出,為目標跟蹤提供更多的細節信息。圖像算法工程師的工具利器。海南圖像標注功能

不再需要招聘專門的圖像標注師。青海自主可控圖像標注哪里買

SpeedDP有4+3的功能組合,為不同需求的客戶提供定制化服務。項目配置:含任務屬性(當前支持目標檢測)、算法模型(當前支持YOLO-X)、項目參數等;模型訓練:支持模型參數配置、訓練過程可視化等;模型評估:支持評價體系(如:AP)、結果統計等;數據測試:支持數據(圖像、視頻)的實時加載測試,輸出OSD疊加后的測試結果;自動標注:基于導入數據集快速生成標注結果,支持標注工具(LabelImg)讀取和調整;(可選)模型部署:支持PC端、嵌入式端(瑞芯微平臺,RKNN/RKNN2)兩種部署方式;(可選)Web服務:支持快速搭建Web服務,用于團隊內部或對外進行快捷訪問和申請服務;(可選)青海自主可控圖像標注哪里買

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