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  • AI智能基本參數(shù)
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    AI智能企業(yè)商機(jī)

    目標(biāo)檢測(cè)(Object Detection)的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo)(物體),確定它們的類(lèi)別和位置,是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的主要問(wèn)題之一。由于各類(lèi)物體有不同的外觀、形狀和姿態(tài),加上成像時(shí)光照、遮擋等因素的干擾,目標(biāo)檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域相當(dāng)有有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用愈加廣,現(xiàn)已被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、交通和醫(yī)學(xué)等眾多領(lǐng)域。與基于特征的傳統(tǒng)手工方法相比,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法可以學(xué)習(xí)低級(jí)和高級(jí)圖像特征,有更好的檢測(cè)精度和泛化能力我國(guó)今年也把“人工智能+”寫(xiě)入了工作報(bào)告。重慶深度學(xué)習(xí)AI智能視覺(jué)系統(tǒng)

    AI智能

    物質(zhì)生活水平的不斷提高下,人們對(duì)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(diǎn)。傳統(tǒng)的社區(qū)依靠人工巡查來(lái)實(shí)現(xiàn)安防,即便是監(jiān)控普及后,傳控監(jiān)控的有畫(huà)無(wú)聲、無(wú)法24小時(shí)監(jiān)視等弊端也一樣突出,人工+監(jiān)控的人力運(yùn)維成本增加使得安防責(zé)任服務(wù)商苦不堪言,效率低、漏洞多、死角無(wú)法覆蓋的問(wèn)題使得居民怨聲載道。隨著AI的不斷發(fā)展,智慧社區(qū)開(kāi)始逐步建設(shè),社區(qū)的安防措施也逐漸向智能化轉(zhuǎn)型。甘肅定制AI智能服務(wù)商慧視光電開(kāi)發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。

    重慶深度學(xué)習(xí)AI智能視覺(jué)系統(tǒng),AI智能

    計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng):公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化,其算法也在不斷地改進(jìn),圖像是人類(lèi)獲取和交換信息的主要來(lái)源,因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來(lái)的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī),的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域賣(mài)露頭角,它的應(yīng)用前景也是不可限量的。

    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。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片。

    重慶深度學(xué)習(xí)AI智能視覺(jué)系統(tǒng),AI智能

    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。人工智能Artificial Intelligence、機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning和深度學(xué)習(xí)Deep Learning通常可以互換使用。吉林視頻識(shí)別AI智能煙霧識(shí)別

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    垃圾分類(lèi)是一門(mén)大學(xué)問(wèn),日常生活經(jīng)驗(yàn)不足的人往往分不清垃圾類(lèi)別,這就對(duì)垃圾分類(lèi)工作造成了極大地阻礙。此外,有的地方用人工對(duì)垃圾進(jìn)行分揀,這無(wú)疑費(fèi)時(shí)又費(fèi)力,許多垃圾處理企業(yè)逐步采用機(jī)器進(jìn)行分揀,但是傳統(tǒng)的分揀機(jī)器只具備簡(jiǎn)單的拿放功能,并不能對(duì)垃圾進(jìn)行細(xì)致的分類(lèi),又得進(jìn)行二次回收工作,一來(lái)二去,成本不言而喻。倘若要告別傳統(tǒng)垃圾分揀的弊端,那么機(jī)器AI識(shí)別將是不錯(cuò)的解決方案。AI目標(biāo)識(shí)別是指攝像頭在特定算法的作用下,能夠?qū)δ繕?biāo)范圍的物體進(jìn)行分類(lèi),例如瓶子、紙質(zhì)物體屬于可回收物,就不應(yīng)該和廚余垃圾放在一起,再比如瓶子屬于塑料類(lèi)別,就不應(yīng)該和紙質(zhì)物品分在一類(lèi)。在這類(lèi)工作中,AI目標(biāo)識(shí)別將極大地解放雙手,提升垃圾分揀回收的效率。重慶深度學(xué)習(xí)AI智能視覺(jué)系統(tǒng)

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