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，邊緣檢測類的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大，也就是說我們看物體的時(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)抽象迭代的過程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測物體這樣一種方式，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，把海量樣本抓取過來做訓(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)越來越抽象。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于分析來自各種來源的大量數(shù)據(jù)。陜西研發(fā)AI智能

圖像識(shí)別以圖像處理為基礎(chǔ)，是指以圖像為對(duì)象所開展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復(fù)原及分割等。圖像處理過程中，以圖像輸入后，一般情況下也會(huì)通過圖像形態(tài)進(jìn)行輸出。在圖像識(shí)別過程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說，圖像識(shí)別是一個(gè)自原始圖像到物體類型的過程，原始圖像經(jīng)過圖像處理后，抽取特征并加以分類對(duì)比，以圖像樣本庫資源作為對(duì)比分析的參考依據(jù)，然后確定物體類型。從本質(zhì)上來講，可以將圖像識(shí)別看作是對(duì)圖像分類與描述進(jìn)行研究的過程。在圖像識(shí)別過程中，在對(duì)圖像中物體進(jìn)行檢測分離之后，將物體特征提取出來，以形狀、紋理特征等作為提取對(duì)象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對(duì)比分析明確物體類型后，從結(jié)構(gòu)層面上對(duì)圖像進(jìn)行分析。開發(fā)AI智能技術(shù)模型部署，就是將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境中，在這個(gè)環(huán)境中，模型可以接受輸入并返回輸出。

機(jī)器人是AI落地應(yīng)用的一個(gè)很重要載體，AI賦能的機(jī)器人能夠在安防巡檢、自動(dòng)化作業(yè)、應(yīng)急救援等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。在電力巡檢當(dāng)中，傳統(tǒng)的模式需要人工一步一步走出來，面對(duì)假設(shè)在各種環(huán)境中的輸電線，這種模式弊端重重，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而常年經(jīng)受風(fēng)吹雨曬的輸電線，在使用久了之后，難免會(huì)出現(xiàn)電力設(shè)備損壞缺失等問題，AI賦能下的機(jī)器人的出現(xiàn)，為這項(xiàng)行業(yè)的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機(jī)器人內(nèi)置可見光和紅外攝像頭，能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜巡檢，然后再內(nèi)置高性能的AI圖像處理板，就能夠運(yùn)用AI識(shí)別、多機(jī)協(xié)同、數(shù)字孿生、巡檢監(jiān)控等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)巡視、缺陷和表計(jì)自動(dòng)識(shí)別和告警、巡視報(bào)表自動(dòng)生成和發(fā)送等功能，實(shí)現(xiàn)場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。

AI大浪潮下，許多企業(yè)都在不斷借助AI來提升自己的行業(yè)競爭力，數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)也不例外，傳統(tǒng)的人工標(biāo)注效率不足的弊端困擾了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他們當(dāng)然不會(huì)放過這個(gè)機(jī)會(huì)。針對(duì)這樣的需求，慧視光電利用AI模型訓(xùn)練打造的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)SpeedDP，就可以替代人工進(jìn)行海量的圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注。相比于人工，SpeedDP具有多個(gè)優(yōu)勢?；垡昐peedDP的出現(xiàn)，將是數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)降本增效的得力幫手，目前慧視SpeedDP開發(fā)平臺(tái)主要提供目標(biāo)檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對(duì)自己的業(yè)務(wù)場景進(jìn)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。利用深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明。

國內(nèi)頭部數(shù)據(jù)采集標(biāo)注服務(wù)商云測數(shù)據(jù)在圖像識(shí)別數(shù)據(jù)服務(wù)的實(shí)踐我們了解到,其訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)方案已經(jīng)在眾多的圖像識(shí)別應(yīng)用中落地,包含汽車、手機(jī)、工業(yè)、家居、金融、安防、新零售、地產(chǎn)等行業(yè)。以智能駕駛場景為例,通過數(shù)據(jù)采集服務(wù),可對(duì)智能駕駛主流應(yīng)用場景包括DMS與ADAS進(jìn)行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點(diǎn)云、2D/3D融合、全景語義分割等標(biāo)注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)。從模型訓(xùn)練的源頭保證圖像視頻識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確性,增強(qiáng)各大企業(yè)人工智能優(yōu)勢的優(yōu)勢,塑造企業(yè)核心數(shù)據(jù)壁壘。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助施工團(tuán)隊(duì)更有效地管理資源，從而節(jié)省成本。陜西深度學(xué)習(xí)AI智能算法

AI算法能夠幫助進(jìn)行空中哨兵建設(shè)。陜西研發(fā)AI智能

橋梁助航標(biāo)志的正常顯示有助于引導(dǎo)船舶正常航行，防止出現(xiàn)撞上大橋等事故的發(fā)生。因此需要定期定時(shí)對(duì)水上標(biāo)志進(jìn)行檢查，尤其是夜間。由于傳統(tǒng)的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區(qū)，巡查范圍不夠細(xì)致、作業(yè)效率低下、執(zhí)法人員存在人身安全隱患等問題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無人機(jī)搭載吊艙后實(shí)行遠(yuǎn)程定期巡檢。無人機(jī)搭載慧視光電開發(fā)的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機(jī)、紅外熱像儀等傳感器，能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像，內(nèi)置成都慧視自研全國產(chǎn)化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量280g，能夠?qū)蛄荷现綐?biāo)志進(jìn)行位置、顏色、結(jié)構(gòu)的晝夜觀察識(shí)別，輔助上報(bào)目標(biāo)的圖像及坐標(biāo)信息。陜西研發(fā)AI智能