人臉識(shí)別始于20世紀(jì)60年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，以美國(guó)、日本和德國(guó)的技術(shù)為主。隨著人工智能的發(fā)展以及處理的快速迭代更新，人臉識(shí)別技術(shù)也獲得了很大的突破，同時(shí)人臉識(shí)別也是生物特征的應(yīng)用。其技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化?？偟膩?lái)說(shuō)，人臉識(shí)別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，然后進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)采集需要解鎖對(duì)象的面部數(shù)據(jù)，放進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，然后完成解鎖。無(wú)人機(jī)吊艙能夠通過(guò)定制算法和精細(xì)定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥精細(xì)噴灑、農(nóng)作物精細(xì)拋糧等操作。遼寧智慧工地AI智能服務(wù)平臺(tái)

例如在工廠庫(kù)房，它能夠大限度地提高供應(yīng)鏈的效率，提高整體生產(chǎn)率。通過(guò)AI來(lái)分析和監(jiān)控庫(kù)存，并根據(jù)收集客戶的購(gòu)物習(xí)慣，從而提升服務(wù)體驗(yàn)，增加市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，AI賦能的攝像頭能夠自動(dòng)化識(shí)別監(jiān)控周邊環(huán)境，判斷路面是否存在障礙物，從而在自動(dòng)駕駛時(shí)精確避障。在人員密集的開放性場(chǎng)所，如車站、商城等，AI算法賦能的攝像頭能夠監(jiān)控每一個(gè)人的行為舉止，當(dāng)出現(xiàn)危險(xiǎn)性行為時(shí)，AI監(jiān)控就能立即識(shí)別并報(bào)警，減少危險(xiǎn)行為的進(jìn)一步傷害。在制造業(yè)領(lǐng)域，搭載AI算法的攝像頭能夠比人眼更加精確的判斷產(chǎn)品是否出現(xiàn)瑕疵，從而提升良品率。周界入侵AI智能算法分析工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機(jī)器學(xué)習(xí)不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR(shí)別人臉的思路。比如，神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J(rèn)識(shí)一個(gè)東西、觀察一個(gè)東西的時(shí)候，邊緣檢測(cè)類的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大，也就是說(shuō)我們看物體的時(shí)候永遠(yuǎn)都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過(guò)科學(xué)家大量的觀察與實(shí)驗(yàn)，總結(jié)出人眼識(shí)別的模式是基于特殊層級(jí)的抓取，從一個(gè)簡(jiǎn)單的層級(jí)到一個(gè)復(fù)雜的層級(jí)，這個(gè)層級(jí)的轉(zhuǎn)變是有一個(gè)抽象迭代的過(guò)程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測(cè)物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過(guò)來(lái)做訓(xùn)練，抓取到重要特征，建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)就是建立一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，肯定有很多層。有些簡(jiǎn)單的算法可能只有四五層，但是有些復(fù)雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當(dāng)然這其中有的層會(huì)去做一些數(shù)學(xué)計(jì)算，有的層會(huì)做圖像預(yù)算，一般隨著層級(jí)往下，特征會(huì)越來(lái)越抽象。

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，整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程完全可視化，讓使用者直觀感受，同時(shí)支持?jǐn)?shù)據(jù)（圖像、視頻）的實(shí)時(shí)加載測(cè)試，輸出OSD疊加后的測(cè)試結(jié)果。如果嫌麻煩，還可以選擇自動(dòng)標(biāo)注，軟件能夠基于使用者導(dǎo)入的數(shù)據(jù)集快速生成標(biāo)注結(jié)果，支持標(biāo)注工具讀取和調(diào)整。軟件除了移動(dòng)端，還支持內(nèi)網(wǎng)web服務(wù)快速搭建，用于團(tuán)隊(duì)內(nèi)部或?qū)ν膺M(jìn)行快捷訪問(wèn)和申請(qǐng)服務(wù)?？梢哉f(shuō)，SpeedDP能夠一定程度上解放雙手，提升圖像標(biāo)注效率，減少項(xiàng)目開發(fā)時(shí)間，節(jié)約成本。此外，針對(duì)于數(shù)據(jù)安全，SpeedDP支持完全的本地化服務(wù)器部署，對(duì)于數(shù)據(jù)十分敏感的政企事業(yè)單位，都可以放心使用。AI算法能夠幫助進(jìn)行空中哨兵建設(shè)。

圖像識(shí)別技術(shù)是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項(xiàng)技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)化，是人工智能社區(qū)的創(chuàng)意。甘肅定制AI智能應(yīng)用

RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國(guó)產(chǎn)化工業(yè)級(jí)板卡，具備高性能、高精度的優(yōu)點(diǎn)。遼寧智慧工地AI智能服務(wù)平臺(tái)

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(guò)程，損失精度。可接受時(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。遼寧智慧工地AI智能服務(wù)平臺(tái)