一种人工智能快速目标标注方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119992415A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510060179.8

    申请日:2025-01-15

    Abstract: 本发明涉及计算机视觉及人工智能领域,具体为一种人工智能快速目标标注方法,包括:传统的人工智能识别技术中需要通过人力方式实现对视频拆帧获得的海量数据集中的不同类别的目标进行手动框选标注;而对于由视频拆帧获得的图片数据集中的不同类别的目标由人工智能自行计算拆帧获得的图片中每个目标所在的坐标位置,并根据图片中目标的实际大小自适应的计算标注框尺寸,只需要在视频中选定一次待标注的目标,则该视频源中无论可拆帧成多少海量的图片,选定目标的后续标注即可自动完成,极大程度的提高了目标标注的效率;无需对需要标注的目标进行任何模型预训练,对于任何类别,任意尺度的目标均可使用。

    基于国产化边缘计算平台的人工智能边缘计算平台及方法

    公开(公告)号:CN119201462A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411350986.5

    申请日:2024-09-26

    Abstract: 本发明公开了基于国产化边缘计算平台的人工智能边缘计算平台及方法,包括国产FPGA芯片和国产人工智能边缘计算模组组成核心计算架构,通过国产化开源边缘计算端侧操作系统作为嵌入式底层系统,使用emmc作为系统安装和存储介质,包括若干外部通信接口;硬件初始化完成之后,系统会将相机采集的视频流数据通过FPGA进行视频编解码,之后送给AI模组进行跟踪识别,然后将识别后的结果以及控制指令发送给OSD信息叠加模块以及串口模块,进行跟踪结果的显示以及外部追踪装置的控制;本发明具备高达20TOPS的人工智能边缘计算网络推理能力,具备丰富的视频及通信接口供用户使用。

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