天津高性能目標識別聯系方式

2020年4月26日，人力資源與社會保障部發文正式宣布，“人工智能訓練師”正式成為新職業，并納入國家職業分類目錄。預計到2022年，國內外相關從業人員有望達到500萬。據媒體報道，截至今年3月，百度山西人工智能數據產業基地中，就擁有超過3000位標注師，主要涉及自動駕駛、人臉識別等內容標注，其中86%的員工為90后；字節跳動在北京、天津、濟南、武漢各地，也招募了4萬名數據標注師；騰訊更是直接把平臺放到了線上，讓標注師變成了一種“兼職”，稱為“眾包”。在需要目標識別檢測的行業當中，圖像處理板一直是識別設備當中的一個不錯的選擇。天津高性能目標識別聯系方式

這種AI圖像處理板在國內也有很多企業在做，但是由于國內的人形機器人發展程度不如國外，所以AI圖像處理板的應用也不盡人意。成都慧視開發的高性能圖像處理板Viztra-HE030就十分適合用在人形機器人領域，這塊圖像處理板采用了高性能芯片RK3588，相比如同類板卡，架構更先進，采用8nmLP制程，搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度學習框架。性能強勁的RK3588可為各類AI應用場景帶來更強大的性能表現。四川穩定目標識別遠程控制慧視光電能夠實現攝像頭變倍鎖定跟蹤不丟失。

此外，針對于不同樓層、商戶，智能監控也可以進行分類數據管理，便于經營管理者對商戶和樓層的人流量數據進行分析，進而采取優勝劣汰的措施，優化商場結構，提高競爭力。這個方案的優點在于，既能夠減少人工統計的人力成本，提高效率精度，還能夠讓監控設備兼具安防識別報警的功能，可謂是一舉兩得。慧視光電作為一家擁有豐富AI圖像處理板開發經驗的公司，能夠提供商場人流統計的一整套方案建設，包括AI圖像處理板的開發、算法的定制以及后續的相關支持。在AI圖像處理板和算法的支持下，傳統的監控設備將被賦能，以實現精確的目標識別統計，為商場的經營管理提供數據支撐。

人工標注的精細度完全依靠于人的眼力、技術，面對簡單的圖像時，尚且可以應付，面對復雜的圖像時，就會眼花繚亂。此外，當長時間進行標注時，人工的倦怠也會影響精度。而慧視SpeedDP能夠通過不斷的深度學習提升能力，這也是人工無法達到的。一個人工標注師的月成本大約在5000-6000元，如果是專門進行大規模圖像標注的企業，這種崗位將不在少數，累計起來的人力成本就很多。而AI則不同，AI可以一個人干多個人的活，節約項目開發時間，從而節約成本。板卡能夠用于遠程打擊嗎？

成都慧視開發的Viztra-HE030和ViztraLE026圖像處理板，搭載自研的目標識別、跟蹤算法后，無人機能夠憑借其低發現率的特征，借助平臺搭載的各類探測設備，可以為指揮官提供豐富及時的戰場信息（包括敵情、地理環境、電磁環境、戰損情況等），結合偵察衛星等其他探測手段，可以形成從戰略到戰術層面的立體信息獲取系統，更好的支持各級指揮官及時準確的作出判斷。此外，RK3588和RV1126還能進行精確的遠程打擊，兩款板卡都具備小型化、輕量化的優點，不會過多占用無人機空間增加重量，搭載遠程導彈后，飛行到目標區域高空，通過AI智能化圖像處理，就能自動或者手動識別打擊對象。在AI目標識別算法的作用下，板卡就具備了高空目標識別、目標鎖定跟蹤的能力。廣西國產目標識別控制軟件

校園監控的智慧化升級可以用慧視圖像跟蹤板。天津高性能目標識別聯系方式

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。YOLOv10 在各種模型規模上都實現了 SOTA 性能和效率。例如，YOLOv10-S 在 COCO 上的類似 AP 下比 RT-DETR-R18 快 1.8 倍，同時參數數量和 FLOP 大幅減少。與 YOLOv9-C 相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B 的延遲減少了 46%，參數減少了 25%。天津高性能目標識別聯系方式