YOLO在建筑工地安全帽檢測(cè)中的落地經(jīng)驗(yàn)分享 在智慧工地建設(shè)加速推進(jìn)的今天，如何通過AI技術(shù)有效監(jiān)管施工人員的安全防護(hù)裝備佩戴情況，已成為行業(yè)關(guān)注的核心問題。尤其是安全帽這一最基本的保命裝備，其佩戴與否直接關(guān)系到一線工人的生命安全。然…

YOLOv10新增動(dòng)態(tài)標(biāo)簽功能，對(duì)Token計(jì)費(fèi)有何影響？ 在智能視覺系統(tǒng)日益普及的今天，我們不再滿足于“看到目標(biāo)”，而是希望模型能告訴我們“這意味著什么”。這正是YOLOv10引入動(dòng)態(tài)標(biāo)簽功能背后的深層動(dòng)因——它試圖讓目標(biāo)檢測(cè)從冷冰冰…

YOLO目標(biāo)檢測(cè)API支持結(jié)果緩存，減少重復(fù)Token消耗 在智能監(jiān)控系統(tǒng)中，一個(gè)常見的場(chǎng)景是：固定攝像頭持續(xù)拍攝同一車間、路口或倉庫區(qū)域。畫面內(nèi)容長時(shí)間幾乎不變——同樣的設(shè)備、同樣的背景、甚至相同的靜止車輛。然而，傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)…

本文基于 GitHub 的 workflow 話題，梳理了一批 Star 數(shù)排名靠前且與 AI 結(jié)合緊密的工作流項(xiàng)目。原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/top-12-ai-workflows-projects-with-the-most-github-stars 提到工作流和…

YOLO模型部署Docker化：輕松管理GPU資源分配 在智能制造工廠的質(zhì)檢線上，一臺(tái)邊緣服務(wù)器同時(shí)運(yùn)行著多個(gè)AI視覺任務(wù)——缺陷檢測(cè)、物料分類、安全帽識(shí)別。這些任務(wù)都依賴YOLO系列模型進(jìn)行實(shí)時(shí)推理，但每當(dāng)新模型上線，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)就得提心…

TI C2000 CCS 代碼燒錄實(shí)戰(zhàn)指南：從連接失敗到一次成功的工程實(shí)踐 你有沒有遇到過這樣的場(chǎng)景？ 項(xiàng)目調(diào)試多日終于搞定邏輯，信心滿滿點(diǎn)擊“Download to Target”，結(jié)果彈出一串紅色錯(cuò)誤：“ Target not responding ”&am…

YOLO TensorRT 加速實(shí)戰(zhàn)：讓推理速度再提升50% 在現(xiàn)代工業(yè)視覺系統(tǒng)中，一個(gè)常見的場(chǎng)景是：產(chǎn)線上攝像頭以每秒上百幀的速度采集圖像，質(zhì)檢模型需要在幾毫秒內(nèi)完成目標(biāo)檢測(cè)并觸發(fā)剔除動(dòng)作。一旦延遲超過閾值，瑕疵品就可能流…

YOLO模型訓(xùn)練中斷頻發(fā)？檢查你的GPU內(nèi)存是否足夠 在工業(yè)質(zhì)檢、自動(dòng)駕駛和智能監(jiān)控等實(shí)際項(xiàng)目中，YOLO系列模型因其出色的實(shí)時(shí)性成為目標(biāo)檢測(cè)的首選。然而，許多開發(fā)者都曾遭遇過這樣的尷尬：訓(xùn)練腳本剛跑起來沒多久，突然彈…