桥梁助航标志的正常显示有助于引导船舶正常航行,防止出现撞上大桥等事故的发生。因此需要定期定时对水上标志进行检查,尤其是夜间。由于传统的人工巡检模式存在局限性和检查盲区,巡查范围不够细致、作业效率低下、执法人员存在人身安全隐患等问题,逐渐被逐步淘汰,取而代之的是无人机搭载吊舱后实行远程定期巡检。无人机搭载慧视光电开发的慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够实现昼夜成像,内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板,搭载自研AI跟踪算法,重量280g,能够对桥梁上助航标志进行位置、颜色、结构的昼夜观察识别,辅助上报目标的图像及坐标信息。提高算法识别精度的方案有哪些?成都智慧工地AI智能视觉识别
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,近期,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。成都高性能低功耗AI智能视觉系统SpeedDP能够节约大量的图像标注时间。
一些化工园区、石油炼厂等需要在极其安全的环境中作业,因此对于园区的巡检工作十分关键。在长时间的工作中,园区的生产设备会出现被腐蚀、老化、磨损,给生产带来了风险,一旦检查疏忽,后果不堪设想。无人机搭载红外光电吊舱能够远距离检查设备,避免直接接触,实现对关键点的变倍放大观察,发现已存在或者潜在的泄漏、损坏,有效减少安全事故。另外无人机体积小巧、重量轻盈,能够在复杂环境中灵活穿梭。通过远程操控,无人机可以避免人工巡检过程中可能遇到的风险,确保人员安全。成都慧视开发的VIZ-100T三轴三光微型吊舱,具备10倍变焦能力的可见光相机,在白天进行巡检时,能够远距离对设备进行观察分析,同时集成了640*512的高分辨率红外相机,能够实现清晰的红外成像,在夜间进行安全巡检,搭载于小型无人机上,能够对出现问题的目标点位进行定位,实时视频数据回传,为园区巡检提供安全保障。
虽然目前AI还没有那么让我们满意,但是在许多领域,当前的AI发展程度已经完全能够替代人工,胜任一些工作,图像标注就是其中之一。在人工智能、大数据分析、自动驾驶等行业都需要进行大量的图像标注工作,这些相关企业要么自己搭建团队,要么寻找外面的公司,于是就产生了大量的图像标注师岗位,这些岗位薪酬大都在4-6K之间,随着岗位数量的增多,成本也不断增加。对于专业的图像标注公司而言,有着源源不断的任务,那么这些图像标注师几乎不可能出现空挡时间,而对于有图像标注需求,但是这些需求并不持久、或者说断断续续,那么在这个空隙时间内,图像标注师就是一个闲职,产生的成本将是一个负担。图像标注很麻烦,所以需要AI介入。
夏季,为了消减酷暑的炎热,下水消暑成了老老少少的选择,这也就给溺水事故埋下了隐患。以前,人工巡视虽然能够起到一定作用,但是仍不能避免时间差带来的弊端,每当发现后可能就为时已晚。而利用无人机,则可以开展不间断、高密度、大范围的巡视工作,其灵活机动的特点在巡湖巡河中十分高效。无人机搭载吊舱后升空,能够看得更远、更清晰,并且能够轻松飞到一些盲区进行巡视。如果只是搭载吊舱仍属于手动巡视的一种。如果要实现更加智能化的巡视,则可以在无人机光电吊舱的基础上定制植入具备智能识别检测的AI图像跟踪板,板卡在定制的对“人”的识别算法的赋能下,就能够对河道内、靠近河道的人进行自动识别跟踪,一旦发现有人靠近水域出现涉水等行为,无人机就可以主动靠近,并通过人工喊话、大喇叭等形式对相关人员进行劝导。如何快速完成大量的数据标注工作?成都智慧工地AI智能
机器学习是使用算法来处理、学习和理解或预测可用数据的模式。成都智慧工地AI智能视觉识别
SpeedDP包含如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估;5.模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。据客户反馈,使用了慧视光电的SpeedDP后,初步提升效率在80%以上,开发周期缩短,同时可售可租的模式,也让企业的选择更加灵活,为所在单位降本增效提供帮助。成都智慧工地AI智能视觉识别
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