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。SpeedDP標(biāo)注一張圖像只需要7-8ms。海南智能化圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)

目標(biāo)識(shí)別算法是一種深度學(xué)習(xí)算法，其聰明程度需要我們不斷訓(xùn)練，這就得益于大量的圖像標(biāo)注，通過(guò)對(duì)車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標(biāo)注，能夠讓AI更加聰明，標(biāo)注得越多，識(shí)別的精度就可能越高。但是大量的圖像標(biāo)注跟工作顯然會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個(gè)問(wèn)題。SpeedDP是一個(gè)深度學(xué)習(xí)AI算法訓(xùn)練開發(fā)平臺(tái)，他能夠通過(guò)現(xiàn)有的算法模型或者自訓(xùn)練一個(gè)算法模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)新數(shù)據(jù)集的快速AI自動(dòng)標(biāo)注，以此反復(fù)，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時(shí)間。海南智能化圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)SpeedDP能夠快速處理海量的圖像數(shù)據(jù)集。

無(wú)人機(jī)及其相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉(cāng)儲(chǔ)管理方式，為倉(cāng)儲(chǔ)帶來(lái)了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉(cāng)儲(chǔ)管理，需要人工進(jìn)行地毯式巡檢，這種方式效率低，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。另外，對(duì)于倉(cāng)儲(chǔ)安全的監(jiān)管不能做到時(shí)效性，反應(yīng)速度也具有滯后性。而全新的無(wú)人機(jī)巡檢模式，基于先進(jìn)的圖像傳感器、遠(yuǎn)程控制技術(shù)、AI等，使得無(wú)人機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)高效安全的自主巡邏，無(wú)需過(guò)多的人工介入。一旦無(wú)人機(jī)檢測(cè)識(shí)別到危險(xiǎn)，就能夠立即發(fā)出警報(bào)，甚至可能提前預(yù)警，滯后性將得到改善。

無(wú)人機(jī)只需要從基地起飛，就能夠?qū)χ付▍^(qū)域進(jìn)行巡檢，智能攝像頭能夠自動(dòng)問(wèn)診地面，識(shí)別護(hù)欄錯(cuò)位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問(wèn)題，然后標(biāo)記位置。而控制中心能夠?qū)崟r(shí)查看前方畫面，接收無(wú)人機(jī)回傳的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行診斷分析，整個(gè)過(guò)程無(wú)需過(guò)多的人工干預(yù)。這種無(wú)人機(jī)智能問(wèn)診，是通過(guò)向無(wú)人機(jī)植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標(biāo)識(shí)別算法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無(wú)人機(jī)智能化領(lǐng)域。這塊板卡外形呈圓形設(shè)計(jì)，尺寸為ф38*12mm，功率不超過(guò)4W，整體呈現(xiàn)功耗低、尺寸小的特點(diǎn)。用在緊湊型的無(wú)人機(jī)當(dāng)中也不會(huì)因?yàn)榭臻g問(wèn)題而苦惱，并且不會(huì)過(guò)多消耗無(wú)人機(jī)的續(xù)航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識(shí)別領(lǐng)域十分合適。傳統(tǒng)的人工標(biāo)注很累人。

SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問(wèn)題，它是一個(gè)基于瑞芯微的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。平臺(tái)支持本地化服務(wù)器部署，高校、特殊單位等數(shù)據(jù)敏感的用戶無(wú)需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問(wèn)題。高校等單位可以通過(guò)模型訓(xùn)練和模型評(píng)估等功能，打造一個(gè)符合需求的AI模型，來(lái)幫助進(jìn)行海量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，這不僅將節(jié)約大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測(cè)識(shí)別能力。SpeedDP標(biāo)注圖像很快速。海南智能化圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)

SpeedDP是一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)！海南智能化圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)

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。海南智能化圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)