機器人是AI落地應用的一個很重要載體，AI賦能的機器人能夠在安防巡檢、自動化作業(yè)、應急救援等領域發(fā)揮重要作用。在電力巡檢當中，傳統(tǒng)的模式需要人工一步一步走出來，面對假設在各種環(huán)境中的輸電線，這種模式弊端重重，費時費力。而常年經(jīng)受風吹雨曬的輸電線，在使用久了之后，難免會出現(xiàn)電力設備損壞缺失等問題，AI賦能下的機器人的出現(xiàn)，為這項行業(yè)的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機器人內(nèi)置可見光和紅外攝像頭，能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜巡檢，然后再內(nèi)置高性能的AI圖像處理板，就能夠運用AI識別、多機協(xié)同、數(shù)字孿生、巡檢監(jiān)控等技術(shù)，實現(xiàn)自動巡視、缺陷和表計自動識別和告警、巡視報表自動生成和發(fā)送等功能，實現(xiàn)場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。人工智能和機器學習算法可用于分析來自各種來源的大量數(shù)據(jù)。四川智慧園區(qū)AI智能煙霧識別

圖像識別技術(shù)是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎上融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領域都有它的應用。山西圖像識別AI智能提供商人工智能是一個寬泛的概念，它賦予機器模仿人類行為的能力。

隨著技術(shù)的不斷迭代發(fā)展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業(yè)機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產(chǎn)品正在深刻改變著傳統(tǒng)行業(yè)。而這些功能實現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數(shù)據(jù)的標注。但是如果遇到數(shù)據(jù)量龐大的標注需求，傳統(tǒng)的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度?；垡昐peedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。

目標檢測（Object Detection）的任務是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的類別和位置，是計算機視覺領域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態(tài)，加上成像時光照、遮擋等因素的干擾，目標檢測一直是計算機視覺領域相當有有挑戰(zhàn)性的問題。隨著深度學習的不斷發(fā)展，目標檢測的應用愈加廣，現(xiàn)已被應用于農(nóng)業(yè)、交通和醫(yī)學等眾多領域。與基于特征的傳統(tǒng)手工方法相比，基于深度學習的目標檢測方法可以學習低級和高級圖像特征，有更好的檢測精度和泛化能力人工智能Artificial Intelligence、機器學習Machine Learning和深度學習Deep Learning通?？梢曰Q使用。

而像標注、適配性移植部署等工作會耗費圖像算法工程師大量時間和精力。對于時間成本的把控不到位，就變相增加了項目整體成本?；谝陨蠌娏业氖袌鲂枨螅啥蓟垡暪怆娂夹g(shù)有限公司經(jīng)過兩年的研發(fā)改進，推出了SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺，該平臺一經(jīng)推出就得到了廣大圖像算法工程師的高度認可，尤其是一些圖像標注項目多、任務重的科研院所，更是對SpeedDP高度推崇。SpeedDP作為一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，能夠給用戶提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。平臺提供豐富的算法參數(shù)設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，滿足一些客戶需要對敏感數(shù)據(jù)或特定數(shù)據(jù)進行訓練防止數(shù)據(jù)泄露的要求。通過海量的數(shù)據(jù)模型訓練，SpeedDP能夠更加聰明。吉林智慧城市AI智能安全帽識別

人工智能和機器學習為建筑行業(yè)轉(zhuǎn)型提供了巨大潛力。四川智慧園區(qū)AI智能煙霧識別

激光除草是通過激光照射雜草，使草葉內(nèi)部細胞脫水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發(fā)的全天候智能激光除草機器人集成深度學習的人工智能技術(shù)，AI智能識別雜草，十分高效；同時針對性開發(fā)先進的多目標靶點定位及動態(tài)時延誤差補償算法，不僅能夠準確高效識別雜草和高精度定位目標分生組織，同時不損傷作物、不污染土壤、不耗費人力，而且適應性強，生產(chǎn)效率高，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。激光除草模式中AI智能識別是很關(guān)鍵的一環(huán)，需要機器人正確識別雜草，而這基于AI的深度學習、目標識別檢測等功能，通過不斷的訓練學習，AI能夠精細識別什么是雜草什么是作物。目前，市面上比較好用的AI深度學習平臺眾多，例如成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺，就能夠通過大量的數(shù)據(jù)部署，再經(jīng)過長時間的訓練，就能夠?qū)崿F(xiàn)跟人眼一樣的目標識別能力。四川智慧園區(qū)AI智能煙霧識別