OLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設(shè)計上也注重目標區(qū)域的檢測以及特征的分類，這里目標區(qū)域的檢測采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當然解決的問題也越來越細化，比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測等?；旧蟉oloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現(xiàn)實應(yīng)用。2023 年 1 月，目標檢測經(jīng)典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注，成為了這幾天業(yè)界的流量擔當。無論是用于圖像分類、目標檢測還是語義分割，長期以來人工標記的數(shù)據(jù)集一直是監(jiān)督學習的基礎(chǔ)。安徽應(yīng)急救援AI智能服務(wù)平臺

近年來，人們越來越認識到深入理解機器學習數(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)訓練模型中的錯誤模式，從而更有針對性地選擇額外的訓練數(shù)據(jù)。安徽應(yīng)急救援AI智能服務(wù)平臺SpeedDP整體安全性很高。

隨著AI的快速發(fā)展，對應(yīng)的軟硬件也得到了快速的普及，蘋果公司已經(jīng)推出了新一代的具有AI功能的系列產(chǎn)品，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機用吊艙產(chǎn)品還是邊海防用轉(zhuǎn)臺產(chǎn)品，如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設(shè)備，沒有高性能的AI算法，很難在激烈的競爭中獲得優(yōu)勢。特別是針對一些特定場景或特定目標的檢測跟蹤性能提升，圖像算法工程師的壓力與日俱增。按照傳統(tǒng)的做法，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、人工標注、模型訓練、模型部署、效果評估等流程。

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?qū)囕v進行信息取證。SpeedDP采用本地化服務(wù)器部署的方式。

YOLO系列算法是目標識別領(lǐng)域很重要的技術(shù)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(lǐng)域的主要范式。該框架被***用于各種實際應(yīng)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(lǐng)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(jié)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%。越來越多的工作正在淘汰傳統(tǒng)的人工標注模式。安徽電力巡檢AI智能智能方案

利用SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)降本增效。安徽應(yīng)急救援AI智能服務(wù)平臺

設(shè)備故障使工業(yè)部門陷入癱瘓，導致重大生產(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。安徽應(yīng)急救援AI智能服務(wù)平臺