貴州人工智能AI智能算法分析系統(tǒng)

來源: 發(fā)布時間:2024-09-13

我國作為世界上鄰國**多、邊境線長的國家之一,擁有長達2.2萬公里的邊境線。很多不法分子常常利用邊境復雜環(huán)境的特點進行非法偷渡,復雜的邊境環(huán)境給我們的邊防安防造成了極大的阻礙,但是即使面對這樣的環(huán)境,邊境安防也不可松懈。隨著技術(shù)的發(fā)展,邊境安防的模式也在不斷進步,以往,我們都是依靠邊境安防警察夜以繼日的巡邏,漫長的邊境線讓我們的邊境警察難以實現(xiàn)全覆蓋。如今,隨著邊境安防系統(tǒng)的逐步建立,更加高效,更加省力的特點,讓邊境安防事半功倍。SpeedDP是一個輔助型圖像標注工具。貴州人工智能AI智能算法分析系統(tǒng)

AI智能

無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后,達到了實現(xiàn)智能識別的硬件條件,但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取圖像,并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的關(guān)鍵還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理,然后AI進行智能提取和分析圖像,再和訓練模型進行快速比對,從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。要想實現(xiàn)目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能,就能夠?qū)δ繕藚^(qū)域的物體進行AI識別分析,從而做出判斷。由于無人機作業(yè)的環(huán)境復雜,因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,采用了工業(yè)級芯片RK3588,采用先進架構(gòu),8核(4大4?。┨幚恚懔δ軌蜻_到6.0TOPS。同時,慧視光電能夠根據(jù)需求環(huán)境定制豐富的輸出接口。貴州人工智能AI智能算法分析系統(tǒng)通過AI模型訓練,SpeedDP能夠更加精確的識別圖像。

貴州人工智能AI智能算法分析系統(tǒng),AI智能

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)標注企業(yè)也不例外,傳統(tǒng)的人工標注效率不足的弊端困擾了多年,如今新的“引擎”就在眼前,他們當然不會放過這個機會。針對這樣的需求,慧視光電利用AI模型訓練打造的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP,就可以替代人工進行海量的圖像數(shù)據(jù)標注。相比于人工,SpeedDP具有多個優(yōu)勢。慧視SpeedDP的出現(xiàn),將是數(shù)據(jù)標注企業(yè)降本增效的得力幫手,目前慧視SpeedDP開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能,不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。

國內(nèi)頭部數(shù)據(jù)采集標注服務商云測數(shù)據(jù)在圖像識別數(shù)據(jù)服務的實踐我們了解到,其訓練數(shù)據(jù)服務方案已經(jīng)在眾多的圖像識別應用中落地,包含汽車、手機、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,可對智能駕駛主流應用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,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)標注服務方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應用場景的數(shù)據(jù)。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術(shù)的準確性,增強各大企業(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。我國今年也把“人工智能+”寫入了工作報告。

貴州人工智能AI智能算法分析系統(tǒng),AI智能

深度學習是機器學習的一個分支,只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機器學習不同的,它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如,神經(jīng)學家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J識一個東西、觀察一個東西的時候,邊緣檢測類的神經(jīng)元先反應比較大,也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣,經(jīng)過科學家大量的觀察與實驗,總結(jié)出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取,從一個簡單的層級到一個復雜的層級,這個層級的轉(zhuǎn)變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們?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練,抓取到重要特征,建立一個網(wǎng)絡,因為深度學習就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡,肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層,但是有些復雜的,像剛才講的谷歌的,里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數(shù)學計算,有的層會做圖像預算,一般隨著層級往下,特征會越來越抽象。媒體人被認為是被ChatGPT取代的高危職業(yè)之一。重慶智慧工地AI智能

人工智能和機器學習為建筑行業(yè)轉(zhuǎn)型提供了巨大潛力。貴州人工智能AI智能算法分析系統(tǒng)

我們教一個小孩識物的時候,比如“蘋果”,首先要讓他反復的看到“蘋果”,他便能認識“蘋果”;他可能會認錯,把“梨”認成“蘋果”,這個時候應該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多,辨識的能力就越強。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能,讓機器具備理解的能力,基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù),比如“蘋果”的圖片;同時,要增加大量機器會認錯的“負樣本”,比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡,反復學習,然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別,我們不僅要認出一個瓶子包裝,還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶,還要認出是哪個品牌的酸奶,甚至是哪個口味和規(guī)格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU,是一項極其龐大而復雜的AI工程。貴州人工智能AI智能算法分析系統(tǒng)