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星期 四
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而AI标注则好很多,通过AI算法开发的基本流程,就能够对AI进行深度训练,让其能够像人眼一样对图像上的目标进行判断分类,然后不同目标自动框选标注。这个工作主要是前期的模型训练需要大量时间,而后期的图像标注就很节省时间,通常情况下,
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城市湿地公园是“城市之肺”,是生态建设的重要一环,因此对于湿地公园的日常巡逻必不可少。但是大面积的湿地公园地形复杂交错,许多区域依靠传统的人工巡逻,无法到达。此外,人工巡逻的效率远远不够,无法做到及时响应和精确记录,久而久之,成本
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识别算法的性能提升依靠大量的图像标注,传统模式下,需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框,但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助,常规情况下,一个20秒时长30帧的视频就多达两三百
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但这也遇到很多难点,通常情况下,视频回传的延迟大概在200ms左右,随着大量的弹打出,视频传输所需带宽就面临压力,如何在通信带宽有限的情况下,保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输,是分析改进这个工作需要解决的前期难点。针对于这个问题,
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实现这些功能的技术中,图像处理基于AI图像处理板这一传感器。板卡具备快速图像处理识别的硬件能力,植入相应的AI算法,无人机就相当于装上了“智慧眼”,而且这个“智慧眼”居于高空,能够在一个定点,俯瞰大范围,实时监控货物的存放状态。远