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AI智能基本參數(shù)
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AI智能企業(yè)商機(jī)

目標(biāo)檢測(cè)(Object Detection)的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo)(物體),確定它們的類別和位置,是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)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(shí)光照、遮擋等因素的干擾,目標(biāo)檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域相當(dāng)有有挑戰(zhàn)性的問題。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用愈加廣,現(xiàn)已被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、交通和醫(yī)學(xué)等眾多領(lǐng)域。與基于特征的傳統(tǒng)手工方法相比,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法可以學(xué)習(xí)低級(jí)和高級(jí)圖像特征,有更好的檢測(cè)精度和泛化能力我國(guó)今年也把“人工智能+”寫入了工作報(bào)告。重慶深度學(xué)習(xí)AI智能視覺系統(tǒng)

AI智能

物質(zhì)生活水平的不斷提高下,人們對(duì)工作、居住等環(huán)境安全的重視與日俱增。特別是在城市中,選擇一處房子,除了區(qū)位地段,其安防水平也是人們首要考慮的一點(diǎn)。傳統(tǒng)的社區(qū)依靠人工巡查來實(shí)現(xiàn)安防,即便是監(jiān)控普及后,傳控監(jiān)控的有畫無聲、無法24小時(shí)監(jiān)視等弊端也一樣突出,人工+監(jiān)控的人力運(yùn)維成本增加使得安防責(zé)任服務(wù)商苦不堪言,效率低、漏洞多、死角無法覆蓋的問題使得居民怨聲載道。隨著AI的不斷發(fā)展,智慧社區(qū)開始逐步建設(shè),社區(qū)的安防措施也逐漸向智能化轉(zhuǎn)型。甘肅定制AI智能服務(wù)商慧視光電開發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。

重慶深度學(xué)習(xí)AI智能視覺系統(tǒng),AI智能

計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識(shí)別系統(tǒng):公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化,其算法也在不斷地改進(jìn),圖像是人類獲取和交換信息的主要來源,因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī),的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域賣露頭角,它的應(yīng)用前景也是不可限量的。

近年來,國(guó)內(nèi)外從事圖像視頻識(shí)別的公司明顯增加,谷歌、Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國(guó)內(nèi)外企業(yè)重點(diǎn)集中在人臉識(shí)別、智能安防和智能駕駛等領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品設(shè)計(jì)。對(duì)于整個(gè)人工智能行業(yè)來說,目前,包括安防、金融、工業(yè)、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域?qū)I技術(shù)的需求極大,高精度AI數(shù)據(jù)交付在助力AI產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景化落地的同時(shí),不僅帶來了更好的用戶體驗(yàn),也進(jìn)一步加快了智能化時(shí)代的到來,帶動(dòng)算力、算法等領(lǐng)域的振興。在各方的努力下,中國(guó)AI市場(chǎng)將從局部的發(fā)展向整體的上升發(fā)展,行業(yè)前景一片向好。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片。

重慶深度學(xué)習(xí)AI智能視覺系統(tǒng),AI智能

慧視SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)采用標(biāo)準(zhǔn)的AI開發(fā)流程,即需求分析->數(shù)據(jù)采集標(biāo)注->模型訓(xùn)練->測(cè)試驗(yàn)證->模型部署。實(shí)際操作部分可分為如下五個(gè)模塊:數(shù)據(jù)集管理:采集并制作用于訓(xùn)練和測(cè)試的數(shù)據(jù)集;項(xiàng)目配置:根據(jù)項(xiàng)目的實(shí)際情況,對(duì)調(diào)整相關(guān)配置參數(shù)進(jìn)行定制化開發(fā);模型訓(xùn)練:完成訓(xùn)練參數(shù)配置,開始模型訓(xùn)練并監(jiān)控訓(xùn)練過程,損失精度??山邮軙r(shí),暫停訓(xùn)練;模型測(cè)試:使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務(wù)場(chǎng)景圖像視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行模型評(píng)估;模型部署:模型測(cè)試結(jié)果達(dá)到預(yù)期,進(jìn)行模型轉(zhuǎn)化和部署。慧視光電SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)主要針對(duì)一些數(shù)據(jù)需要保密、同時(shí)又有AI算法開發(fā)能力的單位、AI算法軟件公司等,縮短算法的開發(fā)、優(yōu)化、部署周期,同時(shí)減少人員的消耗,達(dá)到降本增效的目的。人工智能Artificial Intelligence、機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning和深度學(xué)習(xí)Deep Learning通??梢曰Q使用。吉林視頻識(shí)別AI智能煙霧識(shí)別

慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。重慶深度學(xué)習(xí)AI智能視覺系統(tǒng)

垃圾分類是一門大學(xué)問,日常生活經(jīng)驗(yàn)不足的人往往分不清垃圾類別,這就對(duì)垃圾分類工作造成了極大地阻礙。此外,有的地方用人工對(duì)垃圾進(jìn)行分揀,這無疑費(fèi)時(shí)又費(fèi)力,許多垃圾處理企業(yè)逐步采用機(jī)器進(jìn)行分揀,但是傳統(tǒng)的分揀機(jī)器只具備簡(jiǎn)單的拿放功能,并不能對(duì)垃圾進(jìn)行細(xì)致的分類,又得進(jìn)行二次回收工作,一來二去,成本不言而喻。倘若要告別傳統(tǒng)垃圾分揀的弊端,那么機(jī)器AI識(shí)別將是不錯(cuò)的解決方案。AI目標(biāo)識(shí)別是指攝像頭在特定算法的作用下,能夠?qū)δ繕?biāo)范圍的物體進(jìn)行分類,例如瓶子、紙質(zhì)物體屬于可回收物,就不應(yīng)該和廚余垃圾放在一起,再比如瓶子屬于塑料類別,就不應(yīng)該和紙質(zhì)物品分在一類。在這類工作中,AI目標(biāo)識(shí)別將極大地解放雙手,提升垃圾分揀回收的效率。重慶深度學(xué)習(xí)AI智能視覺系統(tǒng)

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而維修機(jī)器人則能夠通過圖像識(shí)別、精細(xì)遠(yuǎn)程控制技術(shù),實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程快速維修,通過加裝高性能圖像處理板,機(jī)器人能夠精細(xì)電網(wǎng)缺陷以及損壞程度,并通過攝像頭實(shí)時(shí)回傳高清畫面,工程師只需要遠(yuǎn)程操控機(jī)器人進(jìn)行修補(bǔ),實(shí)現(xiàn)精細(xì)縫合。整個(gè)過程只需要極少數(shù)的人員參與,整個(gè)巡檢維修的時(shí)間能夠從7小時(shí)縮減到1小時(shí),極大地保障了電...

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  • 成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板就是一款采用了瑞芯微旗艦級(jí)芯片RK3588的高性能板卡,具備八核處理器,至高能夠輸出6.0TOPS的算力。通過對(duì)接口的定制開發(fā),就能夠應(yīng)用到城市的各個(gè)領(lǐng)域。有了高性能的Viztra-HE030圖像處理板這樣的硬件支持,還需要針對(duì)于不同的應(yīng)用場(chǎng)景定制專屬...
  • RK3588作為瑞芯微旗艦級(jí)芯片,工業(yè)級(jí)的算力受到了很多領(lǐng)域的青睞,但是由于前端相機(jī)的選擇不同,并不是每塊RK3588的圖像處理板都可以直接拿來使用,需要的是根據(jù)相機(jī)接口和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行深度定制。成都慧視光電技術(shù)有限公司就有這樣的快速集成定制的能力。作為擁有多年圖像處理板開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì),成都慧視能夠快...
  • 利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)導(dǎo)彈的遠(yuǎn)程打擊是一項(xiàng)運(yùn)用了比較長(zhǎng)時(shí)間的技術(shù),相比于現(xiàn)代化的電子控制,它具備低受干擾的特點(diǎn),特別是無人機(jī)在軍備領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,圖像處理的作用重新受到重視。遠(yuǎn)程打擊時(shí),需要對(duì)整個(gè)彈的識(shí)別能力進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,不斷的訓(xùn)練能夠讓AI更加聰明,讓AI知道該打擊什么,從而提升打擊精度。在前期...
與AI智能相關(guān)的問題
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