YOLO（You Only Look Once）是一種目標(biāo)檢測(cè)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(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)和分類(lèi)對(duì)象。該算法開(kāi)始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統(tǒng)一的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)》中。自發(fā)布以來(lái)，由于其高準(zhǔn)確性和速度，YOLO已成為目標(biāo)檢測(cè)和分類(lèi)任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機(jī)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。SpeedDP進(jìn)行圖像標(biāo)注時(shí)的特點(diǎn)是快。湖北智慧工地AI智能

圖像識(shí)別方法可以分為兩大類(lèi)，模型方法和搜索方法。模型方法是在業(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過(guò)一些已知“標(biāo)簽”的圖像，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的各種方法來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)描述這些標(biāo)簽的“模型”，從而，對(duì)于一個(gè)新的未知圖像，經(jīng)過(guò)這個(gè)模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時(shí)代才出現(xiàn)的方法，其基礎(chǔ)是將已知標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個(gè)可以進(jìn)行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫(kù)，稱(chēng)為圖像索引。通常需要大量的圖像來(lái)建索引，但圖像的標(biāo)簽可以有少量的噪聲。那么，對(duì)一副待測(cè)圖像，我們到這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標(biāo)簽來(lái)預(yù)測(cè)待測(cè)圖像的標(biāo)簽。貴州圖像識(shí)別AI智能安全帽識(shí)別慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)。

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)。

在進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別跟蹤時(shí)，OSD字符能夠幫助使用者更加清晰的看到識(shí)別跟蹤的效果，OSD字符疊加是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域一個(gè)重要的部分，它能夠?qū)⒏鞣N圖像文本添加到視頻當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)字符與視頻的疊加，進(jìn)而輔助進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤的識(shí)別，便于觀(guān)察目標(biāo)。經(jīng)過(guò)多年技術(shù)積累及更新迭代，以及客戶(hù)對(duì)OSD字符疊加的需求整理，我們將OSD拆分為多個(gè)組件，包括文字，角度顯示刻度線(xiàn)，矩形框，圓，多邊形，指北針等組件，可靈活設(shè)置位置、字號(hào)、顏色等屬性，為用戶(hù)定制OSD提供方便。媒體人被認(rèn)為是被ChatGPT取代的高危職業(yè)之一。

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(hù)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(hù)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?；垡曃⑿碗p光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。遼寧智慧小區(qū)AI智能

AI可以進(jìn)行快速的海量圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)注。湖北智慧工地AI智能

在通常情況下，工業(yè)數(shù)據(jù)是海量、多樣的，并且經(jīng)常充斥著錯(cuò)誤或不相關(guān)的信息，例如停機(jī)日志。如果沒(méi)有指導(dǎo)，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常會(huì)浪費(fèi)寶貴的時(shí)間和資源來(lái)篩選無(wú)關(guān)的復(fù)雜性，浪費(fèi)寶貴的時(shí)間，并經(jīng)常產(chǎn)生誤導(dǎo)性的模型。這就是為什么人工(包括工藝工程師和操作人員)在為準(zhǔn)確模型準(zhǔn)備數(shù)據(jù)方面至關(guān)重要，他們的工藝知識(shí)有助于確定正確的數(shù)據(jù)和相關(guān)時(shí)間段。準(zhǔn)備好準(zhǔn)確的模型后，可以采用慧視光電推出的AI自動(dòng)圖像標(biāo)注軟件SpeedDP來(lái)幫助進(jìn)行AI深度學(xué)習(xí)，讓AI更加聰明，進(jìn)而更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，湖北智慧工地AI智能