激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环,需要机器人正确识别杂草,而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能,通过不断的训练学习,AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前,市面上比较好用的AI深度学习平台众多,例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台,就能够通过大量的数据部署,再经过长时间的训练,就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP功能简洁、上手快,是当下进行AI深度学习训练的选择。而且目标识别检测领域,成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板,可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力,精细分析识别到的物体,区分作物和杂草,进而为机器人提供正确的信息,辅助除草。Viztra-HE030图像处理板能够进行目标检测。网络目标识别自主可控
机器人是AI落地应用的一个很重要载体,AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中,传统的模式需要人工一步一步走出来,面对假设在各种环境中的输电线,这种模式弊端重重,费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线,在使用久了之后,难免会出现电力设备损坏缺失等问题,AI赋能下的机器人的出现,为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头,能够实现昼夜巡检,然后再内置高性能的AI图像处理板,就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术,实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能,实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。云南国产化目标识别目标检测的图像跟踪板慧视光电有。
夏季,随着各家各户进入用电高峰,电力系统面临着不小的考验。如何保障基础用电成为电力供应的首要难题,传统的人工巡检被无人机替代后,巡检的效率有所提升,但是为了进一步保障巡检的精细度,无人机吊舱成为了一个关键的设备。无人机搭载智能化吊舱,比传统的摄像头巡检更加精确,一方面这些吊舱搭载高性能的图像处理板后具备AI识别检测的能力,通过目标识别算法的赋能,能够实现智能化巡检。另一方面,这些吊舱既能搭载可见光传感器也能配备红外传感器,可以达到24小时巡检工作的需求,并且这些摄像头具备变焦放大的能力,它们会比人眼更加精细,可以发现人看不到的问题,可以检查人工无法到达的区域,更加全能化。
樱桃成熟的季节,如何即时配送成为生产者遇到的比较大难题。随着无人机低空经济的不断发展,无人机配送樱桃的方式闪亮登场,各地陆陆续续实现0到1的突破,并且取得了不错的效果。无人机配送具备灵活、便捷、快速的特点,给保鲜食品提供了保值的服务。有了无人机,樱桃可以直接从产区起飞,配送到下单目的地。目前按照无人机的续航来看,实现同城半日达应该不成问题。如果这种模式在长期的使用中符合市场需求,势必会形成规模化,那也就会面临一些问题,一是路线规划,而是无人机运输过程中的监控问题。在城市中,环境复杂,无人机的配送会遇到各种场景,如果遇到突发情况,无人机又不能快速避障的话就容易发生事故。小目标的识别是如何实现的?
无人机主导下的低空经济在物流运输、应急救援、智能巡检、农林植保等领域有着突出应用,而在辅助无人机进行运转的设备中,吊舱很重要。无人机吊舱中集各类传感器于一体,能够在无人机执行任务时,实时识别画面中的物体,帮助操控者进行信息收集,做出判断。而为了让无人机进一步智能化,慧视光电通过在吊舱中植入高性能的图像处理板,来实现AI和无人机的有机结合。这就是慧视VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定吊舱,它搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器,具备大小两个视场角,能够实时输出1080P的高清可见光视频,可实现夜间微弱光线下的目标观测。怎样能够实现周界安防识别检测?江苏安全目标识别办公平台
成都慧视开发的用于目标识别的图像处理板怎么样?网络目标识别自主可控
要想实现无人机农业的一些功能,无人机吊舱至关重要,一般的吊舱都具备摄像头功能,操控者能够根据吊舱实现远程画面查看。例如农业生产当中的施肥和播种,只需要操控无人机飞到指定地点,就能够实现远程手动施肥、播种。但这只是基础的功能,随着需求的升级,对于无人机吊舱的要求也越来越高,比如在作物病虫害检测领域,普通的吊舱显然不能胜任,这个时候就需要采用带有AI图像处理功能的无人机吊舱。慧视光电利用AI图像处理板和传统吊舱相结合打造的微型双光吊舱,内部就植入了带有瑞芯微工业级芯片RK3588的Viztra-HE030图像处理板,板卡在自研目标识别算法的作用下,能够对农作物实现病虫害AI监测,当操控无人机飞过目标区域时,AI能够对摄像头获取的画面中的农作物进行快速扫描处理,精细识别病虫害。这比传统的人工巡查能够提升不小的效率。网络目标识别自主可控