河南圖像識(shí)別AI智能

隨著大模型時(shí)代到來(lái)，模型參數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，達(dá)到萬(wàn)億級(jí)別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務(wù)發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。在這種趨勢(shì)下，大模型訓(xùn)練所需算力巨大，遠(yuǎn)超單個(gè)芯片的處理速度，而多卡分布式訓(xùn)練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國(guó)產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展和實(shí)用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓(xùn)練平臺(tái)SpeedDP就可以通過(guò)大量的數(shù)據(jù)注入，讓AI進(jìn)行不斷的模型訓(xùn)練，不斷地深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明，為目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別提供幫助。SpeedDP采用本地化服務(wù)器部署的方式。河南圖像識(shí)別AI智能

圖像識(shí)別技術(shù)的高價(jià)值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識(shí)別進(jìn)展的背后推動(dòng)力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個(gè)方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強(qiáng)有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計(jì)算資源。對(duì)于各種各樣的圖像識(shí)別任務(wù)，精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?duì)。河北智慧工地AI智能專業(yè)方案通過(guò)海量的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，SpeedDP能夠更加聰明。

無(wú)人機(jī)主導(dǎo)下的低空經(jīng)濟(jì)在物流運(yùn)輸、應(yīng)急救援、智能巡檢、農(nóng)林植保等領(lǐng)域有著突出應(yīng)用，而在輔助無(wú)人機(jī)進(jìn)行運(yùn)轉(zhuǎn)的設(shè)備中，吊艙很重要。無(wú)人機(jī)吊艙中集各類(lèi)傳感器于一體，能夠在無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)時(shí)，實(shí)時(shí)識(shí)別畫(huà)面中的物體，幫助操控者進(jìn)行信息收集，做出判斷。而為了讓無(wú)人機(jī)進(jìn)一步智能化，慧視光電通過(guò)在吊艙中植入高性能的圖像處理板，來(lái)實(shí)現(xiàn)AI和無(wú)人機(jī)的有機(jī)結(jié)合。這就是慧視VIZ-GT05V三軸雙可見(jiàn)光慣性穩(wěn)定吊艙，它搭載一顆千萬(wàn)級(jí)可見(jiàn)光CMOS傳感器和一顆星光級(jí)可見(jiàn)光CMOS傳感器，具備大小兩個(gè)視場(chǎng)角，能夠?qū)崟r(shí)輸出1080P的高清可見(jiàn)光視頻，可實(shí)現(xiàn)夜間微弱光線下的目標(biāo)觀測(cè)。

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(wèn)題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無(wú)人機(jī)搭載吊艙后實(shí)行遠(yuǎn)程定期巡檢。無(wú)人機(jī)搭載慧視光電開(kāi)發(fā)的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見(jiàn)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(guó)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。深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)化，是人工智能社區(qū)的創(chuàng)意。

YOLO系列算法是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域很重要的技術(shù)之一，因?yàn)樾阅軓?qiáng)大、消耗算力較少，一直以來(lái)都是實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的主要范式。該框架被***用于各種實(shí)際應(yīng)用，包括自動(dòng)駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標(biāo)識(shí)別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的突破性框架，具備實(shí)時(shí)的端到端目標(biāo)檢測(cè)能力，通過(guò)提供結(jié)合效率和準(zhǔn)確性的強(qiáng)大解決方案，延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。據(jù)悉，YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實(shí)現(xiàn)了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類(lèi)似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時(shí)參數(shù)數(shù)量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數(shù)減少了25%。SpeedDP是一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)。江西智慧城市AI智能方案**

SpeedDP是以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺(tái)。河南圖像識(shí)別AI智能

圖像識(shí)別技術(shù)是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項(xiàng)技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類(lèi)模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。河南圖像識(shí)別AI智能