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黑龍江質(zhì)量目標跟蹤

來源: 發(fā)布時間:2025-07-05

而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術(shù),實現(xiàn)遠程快速維修,通過加裝高性能圖像處理板,機器人能夠精細電網(wǎng)缺陷以及損壞程度,并通過攝像頭實時回傳高清畫面,工程師只需要遠程操控機器人進行修補,實現(xiàn)精細縫合。整個過程只需要極少數(shù)的人員參與,整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時,極大地保障了電力供應(yīng)。成都慧視光電采用RK3588開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板,具備八核處理器,采用BTB傳輸接口,擁有極強傳輸能力,成都慧視能夠憑借豐富的經(jīng)驗,快速集成開發(fā)SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過6.0TOPS的算力,以及豐富的接口定制,板卡能夠快速適配不同的無人機和機器人,用在我國西部電力運維領(lǐng)域,將是工程師打造智能化維護的關(guān)鍵技術(shù)。RK3588圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板,該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。黑龍江質(zhì)量目標跟蹤

目標跟蹤

食品安全關(guān)乎人民的身體健康和生命安全,是民生大事。在食品生產(chǎn)與流通的各個環(huán)節(jié)中,食品檢測設(shè)備發(fā)揮著不可或缺的關(guān)鍵作用,為舌尖上的安全保駕護航。從田間地頭的農(nóng)產(chǎn)品,到生產(chǎn)線上的加工食品,再到超市貨架上的各類商品,食品檢測設(shè)備猶如一位位忠誠的“衛(wèi)士”,嚴格把關(guān)。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié),農(nóng)藥殘留快速檢測儀能快速、精準地檢測出果蔬上殘留的農(nóng)藥成分,確保農(nóng)產(chǎn)品符合安全標準,讓消費者吃得放心。而在食品加工企業(yè),高精度的微生物檢測設(shè)備可以對食品中的細菌、霉菌等微生物指標進行監(jiān)測,有效預防因微生物超標引發(fā)的食品安全問題,保障產(chǎn)品質(zhì)量。黑龍江質(zhì)量目標跟蹤慧視光電開發(fā)的慧視AI圖像處理板,采用了國產(chǎn)高性能CPU。

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騰訊開發(fā)的機器人小五,采用輪、腿、足復合設(shè)計,使得它具備越障能力的同時,也保持了輪式機器人的運行效率。每條腿都可以單獨伸長縮短,能有效提升承載能力。裝上了雙編碼器大扭矩密度的執(zhí)行器后,就能承受住一般成年人的重量。將機器人用于養(yǎng)老服務(wù)領(lǐng)域,能夠幫老人取快遞,抱老人起床,帶老人進行活動。機器人內(nèi)置RGBD相機,在圖像處理板的賦能下,能夠?qū)崟r檢測周邊環(huán)境,進行路線規(guī)劃和避障,以高效完成各項工作指令。同時能夠?qū)ξ矬w進行AI識別,判斷老人位置、行為動作,為老人的行動做出幫助。

傳統(tǒng)意義上的根據(jù)視頻的變化率報警,隨著由于計算機的廣泛應(yīng)用和數(shù)字圖像的發(fā)展,由于其設(shè)置的不靈活、虛警率高、不抗干擾及接口等方面的原因,正慢慢地面臨淘汰;另外,在重要的場所,比如具有戰(zhàn)略意義的油田油庫,*倉庫,重要的機密場所、辦公地點,水利大壩等等,傳統(tǒng)意義上的由人員操作控制鍵盤,鎖定目標,控制云臺的運動來跟蹤目標的模式,由于存在監(jiān)視范圍大、人易疲勞和連續(xù)反應(yīng)速度遲緩等方面的缺陷,這些領(lǐng)域?qū)ψ詣右曨l跟蹤的需求日益迫切?;垡昍K3399圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。

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隨著社區(qū)等安防向著智能化的進一步發(fā)展,越來越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴格要求,雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足人們“眼見為實”的要求,但同時這種監(jiān)控系統(tǒng)要求監(jiān)控人員不得不始終看著監(jiān)視屏幕,獲得視頻信息,通過人為的理解和判斷,才能得到相應(yīng)的結(jié)論,做出相應(yīng)的決策。因此,讓監(jiān)控人員長期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點較多的情況下,監(jiān)控人員幾乎無法做到完整的監(jiān)控。RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。黑龍江質(zhì)量目標跟蹤

目標跟蹤圖像分析是人工智能的重要組成部分。黑龍江質(zhì)量目標跟蹤

用檢測器模型去解決跟蹤問題,遇到的比較大問題是訓練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測任務(wù)中,因為檢測物體的類別是已知的,可以收集大量數(shù)據(jù)來訓練。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集,都有著上萬張圖片用于訓練。而如果我們將跟蹤視為一個特殊的檢測任務(wù),檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時候所指定的。這意味著能夠用來訓練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標跟蹤算法可以有效的解決這個問題,通過AI自動圖像標注平臺SpeedDP的大量模型部署訓練,能夠有效解決數(shù)據(jù)訓練不足的問題。黑龍江質(zhì)量目標跟蹤