圖像識(shí)別技術(shù)，是機(jī)器視覺的一種現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。它模擬人眼的觀察能力，利用復(fù)雜的算法，從圖像中提取關(guān)鍵信息。在醫(yī)療領(lǐng)域，它能輔助醫(yī)生進(jìn)行精確診斷；在安防領(lǐng)域，它能實(shí)現(xiàn)高效的人臉識(shí)別和異常行為檢測(cè)；在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識(shí)別的應(yīng)用很廣，功能強(qiáng)大，是現(xiàn)代科技的重要成就?；垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板在目標(biāo)識(shí)別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標(biāo)識(shí)別檢測(cè)，能夠?yàn)槭褂谜咛峁┠繕?biāo)跟蹤、定點(diǎn)檢測(cè)等領(lǐng)域的便捷服務(wù)。標(biāo)注需要大量人工勞動(dòng)一直是采用計(jì)算機(jī)視覺的主要障礙之一。重慶智慧監(jiān)獄AI智能視覺

圖像識(shí)別方法可以分為兩大類，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一些已知“標(biāo)簽”的圖像，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的各種方法來學(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)過這個(gè)模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽?；谒阉鞯姆椒ㄊ窃诖髷?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)，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，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)簽來預(yù)測(cè)待測(cè)圖像的標(biāo)簽。河南智慧城市AI智能服務(wù)平臺(tái)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)。

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AI來分析和監(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。

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?？偟膩碚f，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。SpeedDP圖像標(biāo)注操作流程很簡(jiǎn)便。

SpeedDP是成都慧視光電技術(shù)有限公司打造的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)，可運(yùn)行于Windows或Linux操作系統(tǒng)，可完成自動(dòng)標(biāo)注、AI算法（目前支持目標(biāo)檢測(cè)）開發(fā)（項(xiàng)目配置、訓(xùn)練、評(píng)估、測(cè)試）、模型部署等相關(guān)功能，充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，幫助客戶減少人力、物力消耗，節(jié)省開發(fā)時(shí)間。目前支持的主要任務(wù)功能包括圖像分類、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。對(duì)于一些有圖像標(biāo)注的企業(yè)單位，SpeedDP能夠幫助進(jìn)行快速的圖像標(biāo)注，提升效率。SpeedDP是以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺(tái)。甘肅研發(fā)AI智能算法

人工標(biāo)注仍然是必要的。重慶智慧監(jiān)獄AI智能視覺

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)，來實(shí)時(shí)檢測(cè)和分類對(duì)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(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)》中。自發(fā)布以來，由于其高準(zhǔn)確性和速度，YOLO已成為目標(biāo)檢測(cè)和分類任務(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。重慶智慧監(jiān)獄AI智能視覺