深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關注與發(fā)展。它與機器學習不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如，神經(jīng)學家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經(jīng)元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過科學家大量的觀察與實驗，總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網(wǎng)絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數(shù)學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。目標識別用慧視光電的板卡！安徽智慧工業(yè)圖像識別模塊人工智能

雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意，但是在許多領域，當前的AI發(fā)展程度已經(jīng)完全能夠替代人工，勝任一些工作，圖像標注就是其中之一。在人工智能、大數(shù)據(jù)分析、自動駕駛等行業(yè)都需要進行大量的圖像標注工作，這些相關企業(yè)要么自己搭建團隊，要么尋找外面的公司，于是就產(chǎn)生了大量的圖像標注師崗位，這些崗位薪酬大都在4-6K之間，隨著崗位數(shù)量的增多，成本也不斷增加。對于專業(yè)的圖像標注公司而言，有著源源不斷的任務，那么這些圖像標注師幾乎不可能出現(xiàn)空擋時間，而對于有圖像標注需求，但是這些需求并不持久、或者說斷斷續(xù)續(xù)，那么在這個空隙時間內(nèi)，圖像標注師就是一個閑職，產(chǎn)生的成本將是一個負擔。四川性價比高圖像識別模塊應用RK3588圖像處理板是工業(yè)級別的。

管人員遠程操控無人機在道路上空進行巡飛，就能夠發(fā)現(xiàn)哪條路上有違停車輛。相較于傳統(tǒng)治理，無人機擁有更高視野及機動性。在提前規(guī)劃無人機航線后，“自動機場”內(nèi)部署的無人機會定時進行空中巡視，一旦發(fā)現(xiàn)違停車輛即開展圖像取證。隨后，后臺系統(tǒng)將實時推送違停提示短信至車主，提醒其在10分鐘內(nèi)駛離。對于規(guī)定時間內(nèi)未駛離的車輛，系統(tǒng)將通知附近的警力趕赴現(xiàn)場，二次取證并進行整治。這個過程中，可以利用無人機吊艙進行輔助，吊艙的使用能夠進一步提升效率。例如成都慧視開發(fā)的VIZ-GT07D微型三軸雙光慣性穩(wěn)定吊艙，吊艙集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩(wěn)定平臺。當發(fā)現(xiàn)違停車輛時，無需抵近，即便是夜間也能夠通過變焦放大就能夠對車輛進行信息取證。

除此之外，在金融領域，身份識別和智能支付將提高身份安全性與支付的效率和質量;在安防領域，未來在仍硬件鋪設到后端軟件管理平臺的建設轉型中，圖像識別系統(tǒng)將成為打造智慧城市的主要環(huán)節(jié);在醫(yī)療領域，醫(yī)療影像基于人工智能的快速匹配可幫助醫(yī)生更快更準確的讀取病人的影像數(shù)據(jù);另外，在無人駕駛領域，低成本的攝像頭加視頻處理軟件方案將為無人駕駛商業(yè)化打下基矗。其他方面，智能家居、電商等行業(yè)中，圖像識別也有不同程度的應用。遠海牧場監(jiān)控可以加裝慧視RK3588圖像處理板。

AI的出現(xiàn)可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環(huán)境需求，成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，它是一款入門級的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，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。經(jīng)過前期的需求分析，大量的數(shù)據(jù)訓練，SpeedDP就能夠生成適合行業(yè)需求的訓練模型，通過這個模型，就能不斷進行自動化的圖像標注。無人機小吊艙可以采用慧視RK3399圖像處理板實現(xiàn)遠程目標鎖定。四川性價比高圖像識別模塊

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YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標識別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。據(jù)悉，YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實現(xiàn)了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數(shù)數(shù)量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數(shù)減少了25%。安徽智慧工業(yè)圖像識別模塊人工智能