资讯
改进的检测算法：用于高分辨率光学遥感图像目标检测(2024-04-29)
改进的检测算法：用于高分辨率光学遥感图像目标检测;前景概要本文引用地址：目前，难以在检测效率和检测效果之间获得适当的平衡。我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法......
解读自动驾驶的AI感知技术发展(2022-12-15)
集中，只出现了很少的次数。这种不同类别目标在数据集中的不均衡性，对于模型整体检测效果的提升，有较大的不利影响。因此DABNet4D使用了图像数据增强、BEV特征增强和样本贴图增强等多尺度的数据增强......
从浪潮登顶NuScenes榜首解读自动驾驶AI感知技术的发展(2022-12-12)
集的规模还是比较有限，比如有的目标检测类别，在整个数据集中，只出现了很少的次数。这种不同类别目标在数据集中的不均衡性，对于模型整体检测效果的提升，有较大的不利影响。因此DABNet4D使用了图像数据增强、BEV特征增强和样本贴图增强等多尺度的数据增强......
AI算法加码纯视觉方案，自动驾驶会否迎来新转折？(2022-12-26)
。
3D目标检测任务是自动驾驶感知性能的关键指标
在NuScenes数据集中，相关评测任务包括了3D 目标检测、3D 目标跟踪、预测轨迹 、激光雷达分割、全景分割和跟踪。其中......
登场即王炸！木牛4D成像雷达迭代升级，挑战高阶智驾感知最高性能(2023-09-25)
，在检测过程中持续创新和迭代着硬件和软件，确保满足车规级量产要求。
在实测中，木牛4D成像雷达I79展示出如下突出的性能表现：
静止目标检测（静止车、小目标......
Arm：从低端应用杀入机器学习市场(2022-12-28)
处理器已经投产，技术来源于2016年收购的Apical公司。跟随Trillium推出的是第二代目标检测处理器，性能上有了更大提升，在全高清分辨率下可以做到实时每秒60帧的检测，而对目标物的检测数......
基于Jetson TX2视觉识别的取放一体平衡机器人(2023-08-20)
Inform Task 任务负责进行数据更新、交互及数据加载。软件总体实现框图如图3。
图3 软件总体实现框图
4 系统测试
4.1 物体目标检测算法
首先，加载预先训练好的YOLO 权重文件，获取......
自动驾驶感知能力比试，浪潮信息算法团队再创nuScences成绩新高(2023-04-25 10:25)
驾驶车辆通过广泛车载传感器的信息输入，实现精准的目标检测。以Lidar为例，它可以有效精准地捕捉空间信息，点云数据所具备的天然3D优势，最大程度地提升了检测目标的测距精度、速度及方向；而Camera的优......
自动驾驶感知能力比试，浪潮信息算法团队再创nuScences成绩新高(2023-04-25)
驾驶车辆通过广泛车载传感器的信息输入，实现精准的目标检测。以Lidar为例，它可以有效精准地捕捉空间信息，点云数据所具备的天然3D优势，最大程度地提升了检测目标的测距精度、速度及方向；而Camera的优势则在于，它具......
毫米波雷达道路交通目标检测(2023-10-12)
高 CFAR 检测的效率。但是，这种方式增加了算法的复杂性。
表 1 简要总结了上述 CFAR 检测算法。目前所有CFAR算法都通过设计参考窗口并处理窗口中的数据来实现目标检测。参考......
深度学习下高光谱图像目标检测技术研究(2023-03-20)
深度学习下高光谱图像目标检测技术研究;成像光谱技术在农业、环境检测、国防军事等领域都得到了广泛应用。高光谱成像能够获取物体在各个波段内电磁波发射或者反射的光亮度值，所得到的更为精细且具有特异性的光谱数据为目标......
AMD 自适应计算技术助力索尼半导体解决方案激光雷达汽车参考设计(2024-03-21 08:45)
在为各行业实现深度感知和环境测绘方面发挥着关键作用。激光雷达能提供图像分类、分割以及目标检测数据，这些数据对于由人工智能（ AI ）加强的 3D 视觉感知至关重要，因为其无法仅依靠摄像头提供，尤其是在弱光或恶劣天气下。专用......
黑芝麻智能基于雷视融合3D自动标注技术助力自动驾驶技术快速发展(2023-05-10)
阶段的模型里面，采用的是以物体为中心的点云对齐精调的方式，生成高度紧凑的3D目标检测框。而多帧激光雷达点云的时序融合，能有效弥补单帧点云的稀疏和遮挡问题。同时，整个模型不同阶段可以进行多种融合，下一......
AI应用大咖说：多相机的时空融合模型架构算法优化(2022-12-23)
是对融合BEV特征进行编码；Heads用来完成最终的3D目标检测任务。
创新突破一 数据样本增强
为平衡不同种类的样本数量，浪潮信息AI团队创新研发了基于3D的图像贴图技术。主要是通过从整个训练数据......
AI应用大咖说：多相机的时空融合模型架构算法优化(2022-12-23 14:13)
进行编码；Heads用来完成最终的3D目标检测任务。
创新突破一 数据样本增强为平衡不同种类的样本数量，浪潮信息AI团队创新研发了基于3D的图像贴图技术。主要是通过从整个训练数据......
新品发布 | 感知随芯而动，More than ONE(2022-11-22)
信号的相位差，精准判别目标的角度，实现高灵敏度的动态跟踪感应能力。使用矽典微多目标检测软件，可轻松划分感应区、警示区，准确识别场景内多个运动微动的人体目标，帮助......
智能泊车系统感知网络的基本处理机制原理(2023-10-09)
稳定的 3D 对象特征，利用立体图像的深度信息，或使用运动算法的结构组合时间信息，可以使得用 3D 信息检测效果大大增强。
场景理解网络
本节详细描述了 AVM 场景理解提出的网络架构，包括目标检测......
自动驾驶算力之争 从天上卷到地上了(2022-12-29)
智算设备才能发挥最佳的训练效果。
浪潮深知这个道理。为了研发出最适合自动驾驶行业的AI智算设备，浪潮专门组建了一支几十人的算法团队，先研究自动驾驶的前沿算法。
比如最近在NuScenes数据集的3D目标检测......
自动驾驶算力之争 从天上卷到地上了(2022-12-29)
特征增强和样本贴图增强等多尺度的数据增强技术等，提升模型的检测效果，最终DABNet4D算法在NuScenes数据集中夺得3D目标检测第一名的佳绩。
有了对自动驾驶算法模型的深刻理解，浪潮......
自动驾驶算力之争 从天上卷到地上了(2022-12-30 09:37)
专门组建了一支几十人的算法团队，先研究自动驾驶的前沿算法。比如最近在NuScenes数据集的3D目标检测比赛中，浪潮自动驾驶团队的DABNet4D算法一举拿下了第一名的成绩 -- NDS综合检测......
机器视觉基础知识点总结：机器视觉和嵌入式的关系(2024-07-05)
分类、目标检测、图像分割、姿态估计等。机器视觉的目标是从视觉输入中提取出有价值的信息，以支持自动化的决策、控制和处理。
机器视觉通常涉及以下方面的任务和技术：
1. 图像采集和传感器技术：使用相机、摄像头等感知设备来获取图像或视频数据......
浅析自动驾驶视觉感知算法(2023-08-04)
这种情况，Relation Net和DETR利用Transformer将注意力机制引入到目标检测领域。Relation Net利用Transformer对不同目标之间的关系建模，在特征之中融入了关系信息，实现了特征增强......
一种改进的YOLOv4-tiny车辆目标检测方法(2024-07-18)
一种改进的YOLOv4-tiny车辆目标检测方法;0 引言
伴随近几年人工智能的快速发展，以及深度学习技术的不断突破创新，智能交通系统已经成为社会的发展趋势。国家......
激光雷达的春天何时到来？华为的融合算法揭秘(2023-10-18)
器融合一直是难点，在nuScenes和Waymo 3D目标检测数据集上，LiDAR-only 方法要比传感器融合多模态的方法效果好得多。
目前，激光雷达与摄像头融合可以分为三大类：结果级、提案级和点级。
结果......
AMD自适应计算技术助力索尼半导体解决方案激光雷达汽车参考设计(2024-03-20)
速演进的自动驾驶领域，对精确可靠的传感器技术的需求从未如此强烈。激光雷达（光探测和测距）技术在为各行业实现深度感知和环境测绘方面发挥着关键作用。激光雷达能提供图像分类、分割以及目标检测数据，这些数据......
极智嘉携手英特尔发布首款纯视觉机器人 以深度视觉赋能智慧物流(2024-11-05 08:45)
征地图、对象地图、特殊区域地图等融合的叠加地图，在复杂、多变的环境下实现高可靠性与高精度定位。复合检测网络：包含一个传统目标检测网络和一个校验网络，能够从多种维度上对目标检测数据进行处理，提高检测的准确性，降低......
机器视觉方法有哪些类型 机器视觉的基本功能包括哪些方面(2024-07-03)
对抗网络（GAN）等。
4. 目标检测与跟踪方法：这种方法旨在检测并跟踪图像或视频中的目标物体。常见的方法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）、基于深度学习的方法（如Faster R-CNN......
基于ARM的嵌入式智能监控系统设计思路分享(2023-03-24)
安装和 OpenCV 计算机视觉库的移植。在此基础上完成了对于服务器的测试、Web 网页登录与注册的测试、视频采集测试、视频网络传输与视频播放测试。通过OpenCV计算机视觉库完成了对于图像中目标检测......
浅析机器视觉系统的图像处理技术应用(2023-08-23)
所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。
5、运动目标检测技术
运动目标检测主要目的是从图像中提取出运动目标并获得运动目标......
如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢(2023-08-09)
如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢;说到纯视觉的自动驾驶方案，大家第一个想到的就是Tesla吧。的确，早在2021年，Tesla就已经实现了纯视觉的BEV检测方案，而且......
如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢？(2024-06-18)
如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢？;说到纯视觉的自动驾驶方案，大家第一个想到的就是Tesla吧。的确，早在2021年，Tesla就已经实现了纯视觉的BEV检测方案，而且......
AMD为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持,通过AI目标检测增强汽车安全性(2023-09-06)
AMD为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持,通过AI目标检测增强汽车安全性;AMD近日宣布，领先的移动出行方案供应商日立安斯泰莫（ Hitachi Astemo ）已选择 AMD 自适......
基于多目标检测的交通监测反馈系统(2022-12-23)
析识别到危险交通行为或发现车流量及车速异常时，警报系统会及时反馈相关数据给管制人员和驾驶员，帮助其及时做出应对措施，避免交通事故的发 生。
4 基于多目标检测的交通监测反馈系统的性能测试
为了......
跨过L3/L4技术门槛，车企需要怎样的智能感知芯片？(2023-03-23)
以摄像头像素为颗粒度的立体多维深度感知；像素除了其原本包含的亮度与颜色信息，还增加了多个维度，如相对距离、相对运动速度、目标的雷达散射截面RCS数据以及目标的热辐射温度分布等数据，目标检测......
激光点云系列之一：详解激光雷达点云数据的处理过程(2023-02-21)
分别进行感知和定位层面的处理。
在感知层面的流程中，点云数据主要是用于3D目标检测，即自动驾驶系统需要识别检测出车辆感知区域内的障碍物，从而采取避障等措施。
在点云预处理工作完成后，感知......
基于Transformer的目标检测算法难点(2024-05-30)
基于Transformer的目标检测算法难点;说到纯视觉的自动驾驶方案，大家第一个想到的就是Tesla吧。的确，早在2021年，Tesla就已经实现了纯视觉的BEV检测方案，而且效果非常好。
细心......
哈曼Ready Vision融合增强现实抬头显示技术，为用户带来高阶驾驶体验(2023-01-09)
了驾驶员对行车信息的感知。Ready Vision还能通过计算机视觉技术和机器学习进行3D目标检测，向驾驶员提供高精确性的碰撞预警、盲区预警、车道偏离预警、变道辅助和低速区域提醒。
哈曼......
基于改进FCOS的表面缺陷检测算法(2024-03-26)
精度要求越高，mAP则是IoU阈值从0.5到0.95的平均精度。APS、APM、APL分别为对小目标、中目标、大目标检测精度，在COCO数据集中，面积小于322的为小目标，面积大于322小于962为中目标......
基于深度学习的交通场景中行人检测方法(2024-07-19)
基于深度学习的交通场景中行人检测方法;0 引言
行人检测是目标检测领域中重要的研究课题，其在智能驾驶系统、视频监控、人流量密度监测等领域有广泛应用[1-2]。但由......
解锁4D成像雷达「降本」(2023-11-12)
这种方法局限性的一种思路是采用深度神经网络（DNN），类似视觉感知。
而4D成像雷达带来的密集点云，以及俯仰角带来的测高能力，则是为深度神经网络模型训练带来可能。同时，借助雷达的BEV特征图，更是可以与图像BEV特征融合，进一步增强目标检测......
PLC与视觉控制器的关系 视觉控制器的工作原理(2024-08-12)
高图像质量。
3. 特征提取：从处理后的图像中提取出感兴趣的特征，例如物体的位置、形状、颜色等。
4. 目标检测：根据提取出的特征，使用分类器或定位算法来检测物体是否存在，并确定其位置和大小等信息。
5......
AMD 为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持，通过 AI 目标检测增强汽车安全性(2023-09-06 15:04)
AMD 为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持，通过 AI 目标检测增强汽车安全性;AMD 汽车车规级 Zynq UltraScale+ MPSoC 搭载于日立安斯泰莫立体摄像头平台，能提......
基于机器视觉的水面垃圾寻航系统*(2023-07-29)
对蚁群算法进行代码模拟仿真。
先导入各个垃圾分布在图像中的位置信息（数据来源于K210 通过目标检测识别获取的多个垃圾位置信息）。计算各个垃圾之间的距离，将数据存储在数组中。
蚂蚁......
Microchip收购Neuronix人工智能实验室，增强FPGA部署效能(2024-04-20)
在现场可编程门阵列（FPGA）上部署高能效人工智能边缘解决方案的能力。Neuronix AI Labs提供神经网络稀疏性优化技术，可在保持高精度的同时，降低图像分类、目标检测和语义分割等任务的功耗、尺寸......
基于深度学习的跌倒检测技术对比与分析*(2022-12-22)
取特征值过多可能会出现过拟合，可使用数据增强、权重衰减及Dropout 等方法[25]防止过拟合。
2.4 结果分析
将测试数据输入至训练好的模型中，通过分类函数进行分类识别，再由输出层将分类结果输出。对于跌倒检测......
浅析自动驾驶行业的视觉感知主流框架设计(2024-03-08)
在标注工具中嵌入一个神经网络用于提供一份初始标注，然后人工修正，并且在一段时间后加载新增数据和标签进行迭代循环。
▍功能划分
视觉感知可以分为多个功能模块，如目标检测跟踪、目标测量、可通行区域、车道线检测、静态物体检测......
自动驾驶行业的视觉感知主流框架设计(2023-01-03)
采用半自动的标注方式，通过在标注工具中嵌入一个神经网络用于提供一份初始标注，然后人工修正，并且在一段时间后加载新增数据和标签进行迭代循环。
功能划分
视觉感知可以分为多个功能模块，如目标检测跟踪、目标测量、可通......
基于DNN模型的ADS深度学习算法选型探讨(2023-02-01)
在智能交通ITS和自动驾驶领域ADS的部署挑战(Azfar 2022) 目前大多数AI视觉感知任务，包括目标检测跟踪分类识别，场景语义分割和目标结构化，其算法流程都可以简单总结为特征抽取，特征增强......
AMD 为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持，通过 AI 目标检测增强汽车安全性(2023-09-06)
AMD 为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持，通过 AI 目标检测增强汽车安全性;AMD 汽车车规级 Zynq UltraScale+ MPSoC 搭载于日立安斯泰莫立体摄像头平台，能提......
机器视觉算法的局限性有哪些方面(2024-05-30)
会产生额外时间延迟。
Radar
优势：
总体对环境的适应性高。
对周围车辆检测准确率高，可以提供目标的速度信息。
4D Radar还可以提供目标高度的可靠信息。
不足：
不适合做小目标检测。
不能检测......
相关企业
-KEMA, UL, CSA, TUV, SGS, BV等众多国际认证机构的授权和认可, 具备了为产品出具检测数据，代理或者直接颁发国际通行的认证证书的资格。
为依据，以标准为准则，对所有委托方的检测业务均提供相同的质量服务。 准确及时、持续改进――认真执行质量体系文件，严格控制检测过程，保证检测数据准确、有效、可靠、及时持续改进为委托方提供高质量的服务。 质量目标
松，帮助提高销售人员的工作效率和业绩，避免客户流失，保护并善于利用企业客户资源，同时以科学的数据增强企业决策分析能力。
;凯标检测;;
;深圳市凯标检测有限公司;;
;广东证标检测科技有限公司;;
/IEC 17025:1999进行管理，我们已获得CNAL国家认可实验室，具备为社会出具检测数据的资格。
（每个产品塑壳上都有唯一的一个生产序号，与数据库内的检测数据一一对应）。为更好的监测产品质量，公司还按照新的电信标准建立实验室，能在线检测高温、低温、高低温循环、高温
;安徽华标检测仪器有限公司;;安徽华标检测仪器有限公司 是一家集研发、设计、制造、销售于一体的公司，致力于提供一系列实验室解决方案，产品所涉及到的领域有： ★ 汽车内饰件检测设备； ★ 橡塑产品检测
设备的高新技术企业。公司拥有一支由专家组成的专业研发团队，和全国的销售服务网络。公司生产的高科技产品包括：里氏硬度计、超声波测厚仪、涂渡层测厚仪等多项产品，为广大客户和全国的经销商提供可靠的检测数据和优质的售后服务。