建立網(wǎng)站外鏈常用的渠道有哪些優(yōu)化是什么梗
目標(biāo)檢測 圖像處理 計(jì)算機(jī)視覺 工業(yè)視覺
- 工業(yè)表盤自動(dòng)識(shí)別(指針型和數(shù)值型)
- 智能水尺識(shí)別
- 電梯中電動(dòng)車識(shí)別,人數(shù)統(tǒng)計(jì)
- 缺陷檢測(半導(dǎo)體,電子元器件等)
- 沒帶頭盔檢測
- 基于dlib的人臉識(shí)別
- 抽煙檢測和睡崗檢測/駕駛疲勞
- 智能終端設(shè)備管理
從事ai視覺算法有幾年了,本帖是對以往做過的計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目的一些總結(jié),硬件部署的大多是基于nvidia的開發(fā)板和GPU服務(wù)器上,如jetson nano,還有地平線J3J5和瑞芯微以及星辰的開發(fā)板,另外就是對實(shí)時(shí)性要求不高的部署在cpu上。有相關(guān)項(xiàng)目需求可以一起交流和學(xué)習(xí)。(+v 347632365@qq.com)
工業(yè)表盤自動(dòng)識(shí)別(指針型和數(shù)值型)
指針型:巡檢機(jī)器人自動(dòng)讀表,首先用yolov8訓(xùn)練表盤檢測模型,檢測到表盤后,然后通過傳統(tǒng)分割算法找到表盤四個(gè)角點(diǎn)進(jìn)行透射變換,對齊表盤,再用實(shí)例分割算法分割出指針和刻度,最后轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo),計(jì)算出刻度和指針的相對位置,并加入傳統(tǒng)算法防止深度學(xué)習(xí)算法漏檢。
-
檢測表盤并分割出指針和刻度
-
轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo),算出相對位置,得到結(jié)果
-
最終結(jié)果
數(shù)值型水表檢測:先檢測表盤再檢測出表盤中的數(shù)字就OK
智能水尺識(shí)別
電梯中電動(dòng)車識(shí)別,人數(shù)統(tǒng)計(jì)
缺陷檢測(半導(dǎo)體,電子元器件等)
沒帶頭盔檢測
基于dlib的人臉識(shí)別
對比眾多人臉識(shí)別算法,因硬件限制基于 dlib 預(yù)訓(xùn)練開源模型提高精度
抽煙檢測和睡崗檢測/駕駛疲勞
基于騰訊優(yōu)圖AI視覺模組VisionSeed開發(fā)
智能終端設(shè)備管理
實(shí)現(xiàn)狀態(tài)查詢,IP 管理,算法運(yùn)行狀態(tài)查詢,攝像頭更改,算法重啟等功能
有需要或有問題的同行可以+v,一起學(xué)習(xí): 347632365@qq.com