進入冬季,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)地方都采用無人機巡檢的模式,但是面臨如此寒凍的天氣,無人機也可能會“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下,人工巡檢又很難到達很多區(qū)域,所以還是不得不依靠無人機,只是需要性能更加強悍的無人機。無人機電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進行自動巡視檢測,這其中,用于進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,因此選對圖像處理板,關(guān)系整個寒冬的電力巡檢。節(jié)約解放圖像算法工程師的時間。廣西國產(chǎn)化圖像標注優(yōu)勢
識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注,傳統(tǒng)模式下,需要人工對同一識別目標的數(shù)據(jù)集進行一步一步手動拉框,但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對于算法的提升越有幫助,常規(guī)情況下,一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注,如果視頻時長或者視頻的幀速率增加,需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻,需要標注的畫面竟然多達5000多張,當我標注到500張的時候,整個人都已經(jīng)麻木,并且出現(xiàn)情緒波動,望著剩下的4500多張待標注畫面,看著都頭皮發(fā)麻,怎么都不想繼續(xù)了。山東多系統(tǒng)適配圖像標注技術(shù)SpeedDP能夠減少機械式的圖像標注工作。
成都慧視推出的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP,它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證,進行快速的針對大量數(shù)據(jù)的AI自動標注,然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中,通過對原始算法的模型訓練,能夠不斷評估算法的能力,然后對新的打擊數(shù)據(jù)集目標進行AI自動標注,讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用,能夠極大減少整個測試驗證所需時間,減少人力成本支出,減少項目開發(fā)周期,讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領(lǐng)域。
利用圖像處理技術(shù)實現(xiàn)導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術(shù),相比于現(xiàn)代化的電子控制,它具備低受干擾的特點,特別是無人機在軍備領(lǐng)域的廣泛應用,圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時,需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練,不斷的訓練能夠讓AI更加聰明,讓AI知道該打擊什么,從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段,需要進行大量反復的試驗訓練,通過在導彈前端植入導引頭,給導彈裝上眼睛,可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面,然后將大量的視頻數(shù)據(jù)采集到一起用于分析改進。SpeedDP是一個深度學習算法開發(fā)平臺!
即使是十分復雜的照片也可以使用機器學習進行分割,這也可以尋找異常情況。利用圖像分割,計算機可以把一張圖片分成其邏輯組成部分。例如,其可以根據(jù)車窗、擋風玻璃、車輪和轉(zhuǎn)向等特征對汽車進行分類。由于圖像分割,其可以區(qū)分幾個邏輯部分?;垡暪怆娮匝械腁I智能算法,具備不斷訓練學習的超高能力,搭載在開發(fā)的圖像處理板上,就能實現(xiàn)上述功能。并且慧視光電能夠為使用者提供AI訓練的平臺工具,為使用者節(jié)約大量的人力物力成本AI算法訓練平臺SpeedDP。廣西國產(chǎn)化圖像標注優(yōu)勢
不再需要招聘專門的圖像標注師。廣西國產(chǎn)化圖像標注優(yōu)勢
無人機在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域能夠?qū)崿F(xiàn)高效率的施肥、播種等操作。但是不同的作業(yè)環(huán)境對于無人機的工作性能要求不一樣,同樣的方案在平原地區(qū)適用,在高原地區(qū)就不行。因此針對于特殊作業(yè)環(huán)境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原這樣地貌復雜、低氣壓、大溫差的特點,參與智能化工作的各個部件需要符合這樣作業(yè)環(huán)境特點的性能要求。不比平原的一馬平川,高原由于環(huán)境復雜,地形起伏對于無人機的飛行也需要進行控制,無論是高度還是速度甚至距離都需要進行嚴格限制,防止出現(xiàn)撞機等事故。因此,這個方面的智慧化建設(shè)就需要無人機具備智能避障的功能,無人機需要在高速度或者遠距離的情況下識別樹木、電線桿、石頭等障礙物,并能夠?qū)崿F(xiàn)避障。廣西國產(chǎn)化圖像標注優(yōu)勢