人工智能(AI)是指利用計(jì)算機(jī)和機(jī)器模仿人類(lèi)思維來(lái)解決問(wèn)題或制定決策。深度學(xué)習(xí)是人工智能的子領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。通過(guò)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表達(dá)以及數(shù)據(jù)分布然后實(shí)現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識(shí)別目標(biāo)的能力。通過(guò)海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，給定一張圖像，SpeedDP就能夠使用已訓(xùn)練好的模型進(jìn)行自動(dòng)化檢測(cè)并導(dǎo)出標(biāo)注文件，整個(gè)過(guò)程完成實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，能夠有效減少人力干預(yù)。如果需要輸出的圖像數(shù)量龐大，那么是完全能夠?qū)崿F(xiàn)24小時(shí)工作，對(duì)于項(xiàng)目時(shí)間緊迫的企業(yè)，能夠有效節(jié)約項(xiàng)目開(kāi)發(fā)時(shí)間，進(jìn)而在總體上減少項(xiàng)目成本支出。振動(dòng)測(cè)試是否通過(guò)正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。廣東高效目標(biāo)檢測(cè)

作為一家致力于圖像跟蹤板卡、算法開(kāi)發(fā)的公司，為了滿(mǎn)足更多行業(yè)的鎖定跟蹤需求，慧視光電一直沒(méi)有停止自己的技術(shù)革新。在現(xiàn)在的許多行業(yè)當(dāng)中常常用到攝像頭進(jìn)行遠(yuǎn)程跟蹤或者目標(biāo)檢測(cè)，例如安防巡檢、巡湖護(hù)河執(zhí)法、無(wú)人機(jī)投彈、周界安防等，當(dāng)遇到目標(biāo)較小不易辨認(rèn)時(shí)，雖然能夠看到更多的畫(huà)面，但是物體的細(xì)節(jié)看不清，這時(shí)就需要通過(guò)鏡頭的變倍，來(lái)放大成像，來(lái)展示更多的物體細(xì)節(jié)。在以前，如果在鎖定跟蹤時(shí)進(jìn)行變焦，就會(huì)丟失目標(biāo)，當(dāng)遇到目標(biāo)出現(xiàn)在復(fù)雜的場(chǎng)景中時(shí)，就容易造成再跟蹤失敗的場(chǎng)景，例如在安防巡檢時(shí)，有可疑人物入侵了目標(biāo)區(qū)域，為了進(jìn)一步獲取可疑人物的細(xì)節(jié)，需要進(jìn)行畫(huà)面變倍，看看是男是女、著裝如何、有何特征等，為后期的安保人員搜尋提供信息。四川目標(biāo)檢測(cè)有什么成都RV1126智能處理板供應(yīng)商。

每次訓(xùn)練產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會(huì)形成數(shù)據(jù)集，在數(shù)據(jù)集測(cè)試評(píng)估界面，使用帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)集計(jì)算一些關(guān)鍵性能指標(biāo)從而對(duì)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，慧視SpeedDP開(kāi)發(fā)平臺(tái)采用了目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域常用的AP50、mAP50-95以及準(zhǔn)確率和召回率對(duì)模型進(jìn)行整體性評(píng)價(jià)。點(diǎn)擊“運(yùn)行評(píng)估”開(kāi)始模型評(píng)估并實(shí)時(shí)顯示評(píng)估記錄，點(diǎn)擊“停止評(píng)估”可停止當(dāng)前的評(píng)估。完成評(píng)估后會(huì)彈出”召回率和準(zhǔn)確率曲線(xiàn)“這樣用戶(hù)能夠更加直觀的了解模型訓(xùn)練的效果，從而能夠更清楚后續(xù)的迭代優(yōu)化方向。

在人工智能時(shí)代，圖像標(biāo)注不僅能夠反哺AI的發(fā)展，還能進(jìn)一步降低項(xiàng)目成本。傳統(tǒng)的圖像標(biāo)注需要人工采用文本或者相應(yīng)工具機(jī)械式的進(jìn)行圖像標(biāo)簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗(yàn)證碼，用戶(hù)在進(jìn)行驗(yàn)證碼點(diǎn)擊的時(shí)候也在進(jìn)行圖像人工標(biāo)注。當(dāng)然，每個(gè)人點(diǎn)擊的數(shù)量有限，你可能還會(huì)覺(jué)得很有趣，但當(dāng)這成為一種常態(tài)，成為一項(xiàng)工作的時(shí)候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項(xiàng)必要且乏味工作帶來(lái)的枯燥感，一方面提高圖像分類(lèi)標(biāo)注的效率。AI圖像標(biāo)注開(kāi)始進(jìn)入圖像分類(lèi)標(biāo)注的歷史舞臺(tái)，許多大公司都相繼推出了自己的產(chǎn)品，但是高額的費(fèi)用、地域的限制、數(shù)據(jù)安全等問(wèn)題讓許多中小企業(yè)甚至企事業(yè)單位望而卻步?；垡暪怆娡瞥龅腟peedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)正在改變?nèi)粘５膱D像標(biāo)注的歷史，平民化、性?xún)r(jià)比高的特點(diǎn)讓你不再艷羨那些AI圖像標(biāo)注工具，真正走入“千萬(wàn)家”。無(wú)人機(jī)可能會(huì)受到敵方勢(shì)力或者強(qiáng)風(fēng)等因素干擾，造成不同幅度的振動(dòng)，從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。

5月31日是世界無(wú)煙日，在國(guó)家的大力整治下，公共場(chǎng)所的禁煙取得了一定成效，不少公共場(chǎng)所都設(shè)有專(zhuān)門(mén)的吸煙區(qū)域，但是人為的管控并不能做到完全杜絕，吸煙不只會(huì)帶來(lái)二手煙的危害，還增大了火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)中國(guó)消防的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，過(guò)去十年吸煙造成的火災(zāi)多達(dá)20余萬(wàn)起，占火災(zāi)總起數(shù)7.7℅。一支煙通常延燒時(shí)間在10分鐘左右，丟棄的煙頭根據(jù)它的長(zhǎng)短延燒時(shí)間也在1～4分鐘左右。煙頭表面溫度200℃～300℃，燃著的煙中心溫度可達(dá)700℃～800℃。而大多數(shù)可燃物的燃點(diǎn)低于這個(gè)溫度，如紙張燃點(diǎn)為130℃，棉花燃點(diǎn)為210℃～255℃，天然橡膠燃點(diǎn)為129℃，木材燃點(diǎn)為250℃～300℃，麥草燃點(diǎn)為200℃，滌綸纖維燃點(diǎn)為390℃。煙頭的中心溫度是以上物質(zhì)燃點(diǎn)的2倍至5倍。智能圖像檢測(cè)在智慧校園的應(yīng)用。湖南光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)檢測(cè)

AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。廣東高效目標(biāo)檢測(cè)

SpeedDP開(kāi)發(fā)平臺(tái)采用標(biāo)準(zhǔn)的AI開(kāi)發(fā)流程，即數(shù)據(jù)標(biāo)注->模型開(kāi)發(fā)->應(yīng)用部署。旨在快速直觀的驗(yàn)證所開(kāi)發(fā)的不同算法在移動(dòng)端部署時(shí)的實(shí)際效果。測(cè)試平臺(tái)目前支持的主要任務(wù)功能包括圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、多目標(biāo)跟蹤，主要的部署平臺(tái)是RockChip嵌入式硬件平臺(tái)包括rk3399pro、rk3588等。為了盡可能減小測(cè)試工具與實(shí)際移動(dòng)端部署程序之間的差異同時(shí)簡(jiǎn)化測(cè)試工具的開(kāi)發(fā)難度，在設(shè)計(jì)測(cè)試平臺(tái)程序時(shí)采用了一些特殊方法。首先使用C和C++設(shè)計(jì)封裝了不同子任務(wù)的可執(zhí)行程序，并通過(guò)讀取不同配置文件的方式實(shí)現(xiàn)不同的功能，然后使用python+streamlit+子程序設(shè)計(jì)了web服務(wù)程序，用戶(hù)可通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)特定網(wǎng)址來(lái)使用測(cè)試平臺(tái)。廣東高效目標(biāo)檢測(cè)