貴州如何圖像標(biāo)注應(yīng)用

2023年，全球科技領(lǐng)域受歡迎的當(dāng)屬AI行業(yè)，原以為進(jìn)入2024會(huì)沉寂一段時(shí)間，不聊Sora文生視頻大模型的發(fā)布又將這一熱度延續(xù)到了2024。AI+行業(yè)的持續(xù)火熱，為我國(guó)AI圖像處理板的發(fā)展應(yīng)用提供了契機(jī)。我們所熟知的人形機(jī)器人在當(dāng)今已有重要突破，它們已經(jīng)不再像以前那樣只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的直立行走，進(jìn)行生硬的對(duì)話，隨著AI和其他傳感技術(shù)的不斷進(jìn)步，人形機(jī)器人已經(jīng)可以在一些重要行業(yè)替代人工進(jìn)行工作，其中就有制造業(yè)、危險(xiǎn)化學(xué)品行業(yè)等，機(jī)器人的應(yīng)用能夠有效節(jié)約人力成本，同時(shí)，機(jī)器人還能夠進(jìn)行人不能涉及的危險(xiǎn)領(lǐng)域。而人形機(jī)器人之所以能夠有此作用，就是跟機(jī)器視覺有關(guān)。提升算法性能可以使用慧視SpeedDP。貴州如何圖像標(biāo)注應(yīng)用

圖像標(biāo)注就是給圖像打上標(biāo)簽標(biāo)記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標(biāo)注師，隨著AI的不斷發(fā)展，這個(gè)行業(yè)正發(fā)生翻天覆地的變化。人工智能利用計(jì)算機(jī)和機(jī)器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學(xué)習(xí)是人工智能的子領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表達(dá)以及數(shù)據(jù)分布實(shí)現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識(shí)別目標(biāo)的能力。通常情況下，AI開發(fā)的基本流程是從需求分析、數(shù)據(jù)制作、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證再到***的模型部署這幾個(gè)步驟，而SpeedDP正式采用標(biāo)準(zhǔn)的AI開發(fā)流程，從數(shù)據(jù)標(biāo)注到模型開發(fā)，然后進(jìn)行模型部署，來逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的圖像標(biāo)注。重慶省時(shí)省力圖像標(biāo)注產(chǎn)品SpeedDP能夠快速處理海量的圖像數(shù)據(jù)集。

目前，有許多功能性AI工具可以幫助我們進(jìn)行圖像標(biāo)注，其中慧視SpeedDP是針對(duì)AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，滿足不同用戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發(fā)平臺(tái)支持本地化服務(wù)器部署，數(shù)據(jù)敏感的用戶也無(wú)需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。目前慧視SpeedDP開發(fā)平臺(tái)主要提供目標(biāo)檢測(cè)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(chǎng)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。

進(jìn)入冬季，北方各地陸續(xù)出現(xiàn)冰凍天氣，給不少地方的保供電工作增添了難度。目前，大多數(shù)地方都采用無(wú)人機(jī)巡檢的模式，但是面臨如此寒凍的天氣，無(wú)人機(jī)也可能會(huì)“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下，人工巡檢又很難到達(dá)很多區(qū)域，所以還是不得不依靠無(wú)人機(jī)，只是需要性能更加強(qiáng)悍的無(wú)人機(jī)。無(wú)人機(jī)電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進(jìn)行自動(dòng)巡視檢測(cè)，這其中，用于進(jìn)行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣，圖像處理板能否正常工作十分關(guān)鍵，因此選對(duì)圖像處理板，關(guān)系整個(gè)寒冬的電力巡檢。識(shí)別檢測(cè)算法的性能提升依靠大量的圖像標(biāo)注。

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。Yolo系列算法是典型的onestage算法。新疆圖像標(biāo)注大概價(jià)格

SpeedDP是一個(gè)降本增效的好工具。貴州如何圖像標(biāo)注應(yīng)用

無(wú)人機(jī)能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù)，對(duì)于許多需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無(wú)人機(jī)視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價(jià)值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無(wú)人機(jī)的AI識(shí)別能力。通過識(shí)別算法，在無(wú)人機(jī)工作時(shí)就對(duì)目標(biāo)范圍進(jìn)行AI檢測(cè)識(shí)別，從而提煉所需信息。這就需要對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行智能化改造，可以在傳統(tǒng)無(wú)人機(jī)吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無(wú)人機(jī)識(shí)別到的復(fù)雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎(chǔ)，剩下的就需要對(duì)自身算法進(jìn)行不斷優(yōu)化提升。貴州如何圖像標(biāo)注應(yīng)用