在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，當(dāng)無(wú)人機(jī)掛載吊艙飛行時(shí)，攝像頭就能自動(dòng)獲取作物狀態(tài)，并加以分析輸出相應(yīng)數(shù)據(jù)，能夠讓管理者更好地了解整體狀況。在交通領(lǐng)域，將AI算法賦能路邊的攝像頭，能夠?qū)崿F(xiàn)人流量、車(chē)流量的智能統(tǒng)計(jì)，為交通管理部門(mén)提供詳細(xì)的車(chē)流數(shù)據(jù)，從而為出臺(tái)緩解交通壓力的措施提供數(shù)據(jù)支撐。AI算法使用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)不斷提升自身的識(shí)別能力。即使是十分復(fù)雜的照片、特征、特征或物體，也可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法或邏輯來(lái)找到。SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、算法模型、項(xiàng)目參數(shù)的配置。海南省時(shí)省力圖像標(biāo)注功能

近年來(lái)，人們?cè)絹?lái)越認(rèn)識(shí)到深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的必要性。不過(guò)，鑒于檢測(cè)大型數(shù)據(jù)集往往需要耗費(fèi)大量人力物力，它在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，尚有待進(jìn)一步開(kāi)發(fā)。通常，在物體檢測(cè)中，通過(guò)定義邊界框，來(lái)定位圖像中的物體，不僅可以識(shí)別物體，還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場(chǎng)景中其他元素的關(guān)系。同時(shí)，針對(duì)類(lèi)的分布、物體大小的多樣性、以及類(lèi)出現(xiàn)的常見(jiàn)環(huán)境進(jìn)行了解，也有助于在評(píng)估和調(diào)試中發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型中的錯(cuò)誤模式，從而更有針對(duì)性地選擇額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。寧夏如何圖像標(biāo)注應(yīng)用去哪找圖像標(biāo)注工具？

成都慧視光電技術(shù)有限公司開(kāi)發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030圖像處理板能夠在算法的支持下，對(duì)高速公路上的車(chē)輛進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，對(duì)個(gè)別車(chē)輛進(jìn)行指定安全跟蹤和檢測(cè)，這將有助于有關(guān)部門(mén)進(jìn)行測(cè)速和安全駕駛的管理偵查。通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集分析，還能夠找出高速擁堵源頭，為交通疏導(dǎo)提供精細(xì)信息，為提升整條道路的通行效率提供幫助。在夜間，圖像處理板也可以和紅外相機(jī)有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)AI檢測(cè)識(shí)別的功能。24小時(shí)工作能力也為全天時(shí)的交通管理提供技術(shù)支撐。

長(zhǎng)時(shí)間一直進(jìn)行這樣的圖像標(biāo)注工作，那無(wú)疑是枯燥而乏味的，手酸不說(shuō)，更多的是精神上的折磨，進(jìn)而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無(wú)法跳過(guò)，當(dāng)項(xiàng)目緊急時(shí)，甚至需要多人加班加點(diǎn)趕進(jìn)度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開(kāi)發(fā)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個(gè)手動(dòng)標(biāo)注一定量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，形成一個(gè)可用的預(yù)選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓(xùn)練一定階段后，可以評(píng)估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對(duì)相同目標(biāo)的新數(shù)據(jù)集（未進(jìn)行任何標(biāo)注）進(jìn)行AI自動(dòng)化標(biāo)注。這一過(guò)程的省去了大量需要對(duì)新數(shù)據(jù)集的手動(dòng)拉框工作，同時(shí)也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。傳統(tǒng)的人工標(biāo)注效率很低。

圖像識(shí)別技術(shù)的高價(jià)值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識(shí)別進(jìn)展的背后推動(dòng)力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個(gè)方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強(qiáng)有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計(jì)算資源。對(duì)于各種各樣的圖像識(shí)別任務(wù)，精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)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(shí)別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?duì)。SpeedDP獲得了行業(yè)青睞。廣東自主可控圖像標(biāo)注功能

識(shí)別檢測(cè)算法的性能提升依靠大量的圖像標(biāo)注。海南省時(shí)省力圖像標(biāo)注功能

此外，慧視光電SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)支持本地化服務(wù)器部署，數(shù)據(jù)敏感或?qū)?shù)據(jù)有保密需求的用戶再也無(wú)需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問(wèn)題。目前慧視光電SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)主要提供目標(biāo)檢測(cè)算法的開(kāi)發(fā)功能，不同的用戶可針對(duì)自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行AI算法的定制化開(kāi)發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。隨著芯片性能的提升，跟蹤設(shè)備的發(fā)展趨勢(shì)是生成式人工智能也會(huì)在圖像跟蹤板上得到應(yīng)用，使得識(shí)別率達(dá)到極大的提升，相關(guān)配套的整體設(shè)備性能也會(huì)得到質(zhì)的提升。海南省時(shí)省力圖像標(biāo)注功能