廣東高效圖像標注技術(shù)

新疆地緣遼闊、日照豐富，因此是我國光伏儲能發(fā)達的區(qū)域之一。為了保障光伏基地的正常運作，周期性的巡檢必不可少，傳統(tǒng)模式下需要人工一步一個腳印走出來，隨著現(xiàn)在無人機的廣落地應(yīng)用，這種大面積大范圍的巡檢也迎來了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會有一個鐵塔，這些“駐塔式”機巢就是無人機的“巢穴”，無人機從這里起飛，進行巡邏，再回到這里進行充電，循環(huán)往復(fù)。得益于智慧化的建設(shè)，這些巡檢無人機有自主巡飛、自動巡檢的能力，可完成以機巢為中心5公里范圍內(nèi)的輸配電線路和變電設(shè)備網(wǎng)格化巡檢任務(wù)。SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)目標檢測、算法模型、項目參數(shù)的配置。廣東高效圖像標注技術(shù)

IDEA研究院團隊推出了GroundingDINO?1.5，它能夠?qū)崿F(xiàn)端側(cè)實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現(xiàn)出色，能夠快速、準確地根據(jù)語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能比較好的開集檢測模型，GroundingDINO?1.5Pro可以幫助構(gòu)建海量的具有物體級別語義信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)，從而有效地助力多模態(tài)大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內(nèi)容和文本之間關(guān)系的理解。目前，成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來實現(xiàn)對物體的實時監(jiān)測，其中，開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，擁有四大四小八核處理器，算力水平能夠達到6.0TOPS，在我司定制多種視頻接口后，可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據(jù)輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。海南專業(yè)圖像標注應(yīng)用AI算法訓練平臺SpeedDP。

多目標跟蹤是指在連續(xù)的圖像中，通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標會不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環(huán)境可能受到外界影響導(dǎo)致抖動的情況（例如無人機高空檢測），就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標，所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩(wěn)定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)化方法是：1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述，利用深度學習提取更高級別的語義特征，這些特征對于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型，在算法中加入對攝像頭運動的估計，通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預(yù)測之間的差距。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，設(shè)計更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。

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。SpeedDP支持完全的本地化服務(wù)器部署。

在如今的作業(yè)中，無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查，展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下，施工方為了保障施工安全，就需要對施工范圍進行嚴格管控，傳統(tǒng)的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題，容易出現(xiàn)盲點。相比人工，利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數(shù)據(jù)收集，幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門，則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導(dǎo)，緩解交通壓力。一站式AI訓練平臺SpeedDP。河南省時省力圖像標注多少錢

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利用無人機實現(xiàn)智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業(yè)都有應(yīng)用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環(huán)境變得復(fù)雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應(yīng)不同的環(huán)境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。廣東高效圖像標注技術(shù)