陜西國(guó)產(chǎn)化圖像標(biāo)注產(chǎn)品

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-12-05

進(jìn)入冬季,北方各地陸續(xù)出現(xiàn)冰凍天氣,給不少地方的保供電工作增添了難度。目前,大多數(shù)地方都采用無(wú)人機(jī)巡檢的模式,但是面臨如此寒凍的天氣,無(wú)人機(jī)也可能會(huì)“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下,人工巡檢又很難到達(dá)很多區(qū)域,所以還是不得不依靠無(wú)人機(jī),只是需要性能更加強(qiáng)悍的無(wú)人機(jī)。無(wú)人機(jī)電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進(jìn)行自動(dòng)巡視檢測(cè),這其中,用于進(jìn)行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣,圖像處理板能否正常工作十分關(guān)鍵,因此選對(duì)圖像處理板,關(guān)系整個(gè)寒冬的電力巡檢。SmartDP和SpeedDP哪個(gè)好?陜西國(guó)產(chǎn)化圖像標(biāo)注產(chǎn)品

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圖像標(biāo)注就是給圖像打上標(biāo)簽標(biāo)記,例如矩形框等形式,在以前,需要招聘專門的圖像標(biāo)注師,隨著AI的不斷發(fā)展,這個(gè)行業(yè)正發(fā)生翻天覆地的變化。人工智能利用計(jì)算機(jī)和機(jī)器模仿人類思維來(lái)解決問題或制定決策。深度學(xué)習(xí)是人工智能的子領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)算法模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表達(dá)以及數(shù)據(jù)分布實(shí)現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識(shí)別目標(biāo)的能力。通常情況下,AI開發(fā)的基本流程是從需求分析、數(shù)據(jù)制作、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證再到***的模型部署這幾個(gè)步驟,而SpeedDP正式采用標(biāo)準(zhǔn)的AI開發(fā)流程,從數(shù)據(jù)標(biāo)注到模型開發(fā),然后進(jìn)行模型部署,來(lái)逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的圖像標(biāo)注。貴州圖像標(biāo)注應(yīng)用算法性能的提升是一個(gè)很長(zhǎng)的過程!

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YOLO(YouOnlyLookOnce)是一種目標(biāo)檢測(cè)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(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)和分類對(duì)象。該算法開始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce:統(tǒng)一的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)》中。自發(fā)布以來(lái),由于其高準(zhǔn)確性和速度,YOLO已成為目標(biāo)檢測(cè)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(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初,YOLO-NAS模型被引入到機(jī)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。

無(wú)人機(jī)是巡檢領(lǐng)域的空中巡檢員,搭載智慧“眼”的無(wú)人機(jī)能夠替代人工,實(shí)現(xiàn)自主巡檢。無(wú)人機(jī)可以搭載紅外光和可見光兩種傳感器,實(shí)現(xiàn)晝夜巡檢也不是夢(mèng),一基桿塔*用十分鐘的時(shí)間便可完成巡檢工作。例如在電力巡檢中,傳統(tǒng)模式下,工人只能采用望遠(yuǎn)鏡遠(yuǎn)程查看線路,不僅費(fèi)眼睛,還費(fèi)時(shí)間。同時(shí),由于光線等外界因素的干擾,缺陷的確認(rèn)也加大了難度,不得不背著安全帶近距離校驗(yàn),工人的安全也受到威脅。而無(wú)人機(jī)則可以在發(fā)現(xiàn)缺陷后,通過抵近觀察的方式進(jìn)行仔細(xì)查看,收集缺陷周圍360°照片回去分析,不僅安全也高效率。豐富的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略。

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你是否也曾一個(gè)個(gè)的將圖像添加標(biāo)簽進(jìn)行分類,如此機(jī)械式的操作令你心煩?你們單位是否也曾為了不多不少的圖像分類標(biāo)注而不得不增加一個(gè)崗位?你們也是否因圖像標(biāo)注需求和數(shù)據(jù)安全不可兼得而苦惱?為了解決這一市場(chǎng)需求和困境,慧視光電研發(fā)了SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái),如今平臺(tái)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端使用,可運(yùn)行于Windows或Linux操作系統(tǒng),可完成自動(dòng)標(biāo)注、AI算法開發(fā)(項(xiàng)目配置、訓(xùn)練、評(píng)估、測(cè)試)、模型部署等相關(guān)功能,充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上,幫助使用者減少人力、物力消耗,節(jié)省開發(fā)時(shí)間。SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)AI自動(dòng)圖像標(biāo)注。北京比較好的圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)

SpeedDP能夠幫助企業(yè)節(jié)約人力成本。陜西國(guó)產(chǎn)化圖像標(biāo)注產(chǎn)品

無(wú)人機(jī)能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù),對(duì)于許多需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來(lái)說(shuō)顯然不夠智能化,從無(wú)人機(jī)視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價(jià)值的信息,不僅能夠提升工作效率,還能夠減少不小的成本支出。這就是無(wú)人機(jī)的AI識(shí)別能力。通過識(shí)別算法,在無(wú)人機(jī)工作時(shí)就對(duì)目標(biāo)范圍進(jìn)行AI檢測(cè)識(shí)別,從而提煉所需信息。這就需要對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行智能化改造,可以在傳統(tǒng)無(wú)人機(jī)吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板,如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板,6.0TOPS的算力能夠快速處理無(wú)人機(jī)識(shí)別到的復(fù)雜畫面信息,這樣就有了硬件基礎(chǔ),剩下的就需要對(duì)自身算法進(jìn)行不斷優(yōu)化提升。陜西國(guó)產(chǎn)化圖像標(biāo)注產(chǎn)品