近年來(lái),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(lái)說(shuō),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(lái)了更好的用戶(hù)體驗(yàn),也進(jìn)一步加快了智能化時(shí)代的到來(lái),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。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)。福建智慧安防AI智能安全帽識(shí)別

SpeedDP有4+3的功能組合，為不同需求的客戶(hù)提供定制化服務(wù)。項(xiàng)目配置：含任務(wù)屬性（當(dāng)前支持目標(biāo)檢測(cè)）、算法模型（當(dāng)前支持YOLO-X）、項(xiàng)目參數(shù)等；模型訓(xùn)練：支持模型參數(shù)配置、訓(xùn)練過(guò)程可視化等；模型評(píng)估：支持評(píng)價(jià)體系（如：AP）、結(jié)果統(tǒng)計(jì)等；數(shù)據(jù)測(cè)試：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；自動(dòng)標(biāo)注：基于導(dǎo)入數(shù)據(jù)集快速生成標(biāo)注結(jié)果，支持標(biāo)注工具（LabelImg）讀取和調(diào)整；（可選）模型部署：支持PC端、嵌入式端（瑞芯微平臺(tái)，RKNN/RKNN2）兩種部署方式；（可選）Web服務(wù)：支持快速搭建Web服務(wù)，用于團(tuán)隊(duì)內(nèi)部或?qū)ν膺M(jìn)行快捷訪(fǎng)問(wèn)和申請(qǐng)服務(wù)；（可選）重慶開(kāi)發(fā)AI智能技術(shù)工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

即使是十分復(fù)雜的照片也可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分割，這也可以尋找異常情況。利用圖像分割，計(jì)算機(jī)可以把一張圖片分成其邏輯組成部分。例如，其可以根據(jù)車(chē)窗、擋風(fēng)玻璃、車(chē)輪和轉(zhuǎn)向等特征對(duì)汽車(chē)進(jìn)行分類(lèi)。由于圖像分割，其可以區(qū)分幾個(gè)邏輯部分。慧視光電自研的AI智能算法，具備不斷訓(xùn)練學(xué)習(xí)的超高能力，搭載在開(kāi)發(fā)的圖像處理板上，就能實(shí)現(xiàn)上述功能。并且慧視光電能夠?yàn)槭褂谜咛峁〢I訓(xùn)練的平臺(tái)工具，為使用者節(jié)約大量的人力物力成本

慧視SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)采用標(biāo)準(zhǔn)的AI開(kāi)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(kāi)發(fā)；模型訓(xùn)練：完成訓(xùn)練參數(shù)配置，開(kāi)始模型訓(xùn)練并監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)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?；垡暪怆奡peedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)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(kāi)發(fā)能力的單位、AI算法軟件公司等，縮短算法的開(kāi)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。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。

人工智能為各行各業(yè)帶來(lái)了產(chǎn)業(yè)變革，如工業(yè)4.0、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域。但是對(duì)于一般中小企業(yè)而言，人工智能的開(kāi)發(fā)需要投入大量的時(shí)間和金錢(qián)，包括長(zhǎng)時(shí)間反復(fù)的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標(biāo)注，這些加起來(lái)的成本不可預(yù)估，并且很關(guān)鍵的一點(diǎn)是，所有的投入不一定會(huì)達(dá)到預(yù)期的效果?；谶@樣的行業(yè)痛點(diǎn)，慧視SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。通過(guò)提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，來(lái)滿(mǎn)足不同用戶(hù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的定制化需求。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于分析來(lái)自各種來(lái)源的大量數(shù)據(jù)。陜西智慧城市AI智能安全帽識(shí)別

AI熱潮下，越先使用AI圖像標(biāo)注越能獲益。福建智慧安防AI智能安全帽識(shí)別

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?lèi)自己去識(shí)別人臉的思路。比如，神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟?lèi)在認(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(lèi)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?lèi)去觀測(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。福建智慧安防AI智能安全帽識(shí)別