無人機的迅猛發(fā)展,使得無人機的反制技術(shù)也水漲船高,常見的有電子干擾、無人機識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術(shù),通過在無人機攝像頭的基礎(chǔ)上加裝AI高性能圖像處理板,在算法的作用下,就具備無人機識別的功能,為無人機對抗創(chuàng)造條件。由于無人機飛行速度極快,因此針對于這樣環(huán)境下的AI識別需要“與眾不同”的圖...
設(shè)備故障使工業(yè)部門陷入癱瘓,導(dǎo)致重大生產(chǎn)損失和計劃外停機。對于世界各地的加工制造商來說,這些損失每年高達數(shù)十億美元。例如,一條關(guān)鍵的傳送帶在中途停止運行,可能會迫使整條工廠生產(chǎn)線閑置數(shù)小時,從而可能使整個供應(yīng)鏈陷入困境?,F(xiàn)在人工智能提供了一個突破性的解決方案。通過AI分析大量傳感器數(shù)據(jù),AI算法可以在故障和積壓發(fā)生之前預(yù)測故障和積壓,從而實現(xiàn)主動維修并大幅減少停機時間。但這還不是全部,AI還揭示了生產(chǎn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式,優(yōu)化了流程,減少了浪費,提高了整體效率。通過海量的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練,SpeedDP能夠更加聰明。湖北智慧消防AI智能
近年來,人們越來越認(rèn)識到深入理解機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的必要性。不過,鑒于檢測大型數(shù)據(jù)集往往需要耗費大量人力物力,它在計算機視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,尚有待進一步開發(fā)。通常,在物體檢測中,通過定義邊界框,來定位圖像中的物體,不僅可以識別物體,還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場景中其他元素的關(guān)系。同時,針對類的分布、物體大小的多樣性、以及類出現(xiàn)的常見環(huán)境進行了解,也有助于在評估和調(diào)試中發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型中的錯誤模式,從而更有針對性地選擇額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。湖南邊海防AI智能供應(yīng)商SpeedDP是一個輔助型圖像標(biāo)注工具。
圖像識別技術(shù)的高價值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊,例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等,而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個方面:大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務(wù),精心設(shè)計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設(shè)計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功,但在它進一步廣泛應(yīng)用之前,仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸Α?/p>
我們教一個小孩識物的時候,比如“蘋果”,首先要讓他反復(fù)的看到“蘋果”,他便能認(rèn)識“蘋果”;他可能會認(rèn)錯,把“梨”認(rèn)成“蘋果”,這個時候應(yīng)該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多,辨識的能力就越強?;谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能,讓機器具備理解的能力,基本過程就像教一個小孩認(rèn)蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù),比如“蘋果”的圖片;同時,要增加大量機器會認(rèn)錯的“負(fù)樣本”,比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),反復(fù)學(xué)習(xí),然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別,我們不僅要認(rèn)出一個瓶子包裝,還要認(rèn)出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認(rèn)出酸奶,還要認(rèn)出是哪個品牌的酸奶,甚至是哪個口味和規(guī)格。要讓機器能夠準(zhǔn)確識別成千上萬的快消商品SKU,是一項極其龐大而復(fù)雜的AI工程。機器人是AI發(fā)展后的一個重要載體。
YOLO(You Only Look Once)是一種目標(biāo)檢測算法,它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once:統(tǒng)一的實時目標(biāo)檢測》中。自發(fā)布以來,由于其高準(zhǔn)確性和速度,YOLO已成為目標(biāo)檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測基準(zhǔn)測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初,YOLO-NAS模型被引入到機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,它擁有更高的精度和速度,超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù),還可以幫助提高建筑工地的安全性并降低風(fēng)險。福建智慧小區(qū)AI智能解決方案
AI標(biāo)注是未來的趨勢。湖北智慧消防AI智能
除了高質(zhì)量數(shù)據(jù)集產(chǎn)品外,鳳凰數(shù)據(jù)還將推出以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺,計劃于近期開放內(nèi)測。平臺將與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集市實現(xiàn)互聯(lián)互通,確保數(shù)據(jù)在平臺內(nèi)的安全使用。平臺也將提供一系列以數(shù)據(jù)為中心的服務(wù),包括豐富的數(shù)據(jù)處理工具、可視化模型訓(xùn)練和微調(diào)套件、大量的數(shù)據(jù)和模型評估框架和多云異構(gòu)的算力資源。在內(nèi)地,也有很多企業(yè)開發(fā)了類似平臺,慧視光電推出的AI自動圖像標(biāo)注平臺SpeedDP就是一個以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺,通過平臺能夠讓AI不斷進行學(xué)習(xí),進而更加精確的識別圖像。湖北智慧消防AI智能
無人機的迅猛發(fā)展,使得無人機的反制技術(shù)也水漲船高,常見的有電子干擾、無人機識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術(shù),通過在無人機攝像頭的基礎(chǔ)上加裝AI高性能圖像處理板,在算法的作用下,就具備無人機識別的功能,為無人機對抗創(chuàng)造條件。由于無人機飛行速度極快,因此針對于這樣環(huán)境下的AI識別需要“與眾不同”的圖...
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