此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺支持本地化服務(wù)器部署，數(shù)據(jù)敏感或?qū)?shù)據(jù)有保密需求的用戶再也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。目前慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務(wù)場景進行AI算法的定制化開發(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)展趨勢是生成式人工智能也會在圖像跟蹤板上得到應(yīng)用，使得識別率達到極大的提升，相關(guān)配套的整體設(shè)備性能也會得到質(zhì)的提升。不斷提高目標檢測算法的準確性和效率能夠幫助提升標注精度。四川智慧工地AI智能視覺

YOLO（You Only Look Once）是一種目標檢測算法，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)，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統(tǒng)一的實時目標檢測》中。自發(fā)布以來，由于其高準確性和速度，YOLO已成為目標檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學習領(lǐng)域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。福建圖像識別AI智能減員增效用SpeedDP進行圖像標注可以省下許多人力成本。

物質(zhì)生活水平的不斷提高下，人們對工作、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。傳統(tǒng)的社區(qū)依靠人工巡查來實現(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小時監(jiān)視等弊端也一樣突出，人工+監(jiān)控的人力運維成本增加使得安防責任服務(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。

我國作為世界上鄰國**多、邊境線長的國家之一，擁有長達2.2萬公里的邊境線。很多不法分子常常利用邊境復雜環(huán)境的特點進行非法偷渡，復雜的邊境環(huán)境給我們的邊防安防造成了極大的阻礙，但是即使面對這樣的環(huán)境，邊境安防也不可松懈。隨著技術(shù)的發(fā)展，邊境安防的模式也在不斷進步，以往，我們都是依靠邊境安防警察夜以繼日的巡邏，漫長的邊境線讓我們的邊境警察難以實現(xiàn)全覆蓋。如今，隨著邊境安防系統(tǒng)的逐步建立，更加高效，更加省力的特點，讓邊境安防事半功倍。RK3588作為工業(yè)級圖像處理板能夠進行大量的目標識別信息處理。

小區(qū)出入口的管理分為人員管理和車輛管理兩個部分。人員管理方面，隨著生物識別技術(shù)的推廣和系統(tǒng)集成程度的成熟，人員通道管理可采用IC卡、身份證、指紋、二維碼、人臉識別或人證合一等多種認證方式通過后進入，可自動識別小區(qū)業(yè)主及常住住戶，無需業(yè)主手動，系統(tǒng)識別確認后自動開門、點亮對應(yīng)樓層。人員智能門禁設(shè)計在阻止非授權(quán)人員進入的同時方便業(yè)主進出，同時也能統(tǒng)計人員出入數(shù)量。基于人臉識別等生物識別應(yīng)用，為業(yè)主及訪客提供了更安全和便捷的出入管理方式。單元門入口及家庭入口也能實現(xiàn)智能化安防，通過信息的上傳，安防設(shè)備能夠自動識別來訪人員是否為該樓棟的居民，只有經(jīng)過授權(quán)的人才能進入該樓棟，保障業(yè)主隱私和安全。慧視RV1126圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。河北視頻識別AI智能明火識別

媒體人被認為是被ChatGPT取代的高危職業(yè)之一。四川智慧工地AI智能視覺

隨著人工智能的不斷發(fā)展，人工智能+給各行各業(yè)帶來了翻天覆地的變化。為了讓人工智能反哺經(jīng)濟、生活、生產(chǎn)等諸多領(lǐng)域，不少民企、事業(yè)單位開始大量采用相關(guān)人工智能服務(wù)，來幫助企業(yè)節(jié)省項目開發(fā)時間，這樣能夠提升效率優(yōu)化項目成本。但是AI類服務(wù)帶來優(yōu)勢的同時也帶來了諸多問題，一方面人工智能的開發(fā)需要投入大量人力物力，包括長時間的深度學習模型訓練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標注，并且大量的投入不一定意味著能取得很好地結(jié)果。四川智慧工地AI智能視覺