巡檢機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)抵近待測設(shè)備,進(jìn)行精細(xì)的測溫、測量以及感應(yīng)。同時(shí)具備自主導(dǎo)航、實(shí)時(shí)避障功能,能夠智能規(guī)劃比較好巡檢路徑、規(guī)避站內(nèi)檢修區(qū)域,效率是人工的好幾倍,并且還不會出現(xiàn)傳統(tǒng)人工巡檢造成人身危害等行為。這種機(jī)器人搭載的圖像處理板可以自由選擇,例如成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,就可以很好的應(yīng)用在電力巡檢領(lǐng)域,這塊板卡采用了瑞芯微全新一代旗艦芯片RK3588,采用8nmLP制程,四大四小八核處理器;搭載八核64位CPU,主頻高達(dá)2.4GHz;集成ARMMali-G610MP4四核GPU,內(nèi)置AI加速器NPU,算力高達(dá)6.0TOPS。用在電力巡檢領(lǐng)域完全可以滿足需求,并且成都慧視可以根據(jù)使用場景進(jìn)行外殼的特殊化定制,有效處理散熱防水,為機(jī)器人的戶外工作提供更加穩(wěn)定的處理能力。無論是用于圖像分類、目標(biāo)檢測還是語義分割,長期以來人工標(biāo)記的數(shù)據(jù)集一直是監(jiān)督學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。重慶智慧園區(qū)AI智能高效處理
鳳凰衛(wèi)視在“數(shù)聚未來——鳳凰大模型數(shù)據(jù)研討沙龍”上正式推出“鳳凰智媒AI數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)”,發(fā)布首批“中文訪談對話數(shù)據(jù)集”和“正向價(jià)值對齊數(shù)據(jù)集”,還將推出以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺,計(jì)劃于近期開放內(nèi)測。鳳凰衛(wèi)視執(zhí)行副總裁兼運(yùn)營總裁李奇在致辭中表示,鳳凰衛(wèi)視作為一個(gè)立足香港、背靠內(nèi)地、面向全球發(fā)展的國際媒體,也將是人工智能時(shí)代的積極參與者,期望發(fā)揮鳳凰的媒體平臺優(yōu)勢,為產(chǎn)業(yè)界建立一個(gè)共建共享的數(shù)據(jù)平臺,共同推進(jìn)人工智能的快速發(fā)展。遼寧智慧園區(qū)AI智能口罩識別不斷提高目標(biāo)檢測算法的準(zhǔn)確性和效率能夠幫助提升標(biāo)注精度。
部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型,也稱為模型部署,簡單來說就是將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境中,在該環(huán)境中,模型可以接受輸入并返回輸出。部署模型的目的是讓其他人(無論是用戶、管理人員還是其他系統(tǒng))可以使用訓(xùn)練有素的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測。模型部署與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)密切相關(guān),機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)是指系統(tǒng)內(nèi)軟件組件的排列和交互,以實(shí)現(xiàn)預(yù)定義的目標(biāo)。成都慧視推出的AI自動(dòng)圖像標(biāo)注軟件SpeedDP也是這樣,通過正確的模型部署后方能進(jìn)行正確的AI模型訓(xùn)練,讓AI更加智能。
YOLO(You Only Look Once)是一種目標(biāo)檢測算法,它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來實(shí)時(shí)檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once:統(tǒng)一的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測》中。自發(fā)布以來,由于其高準(zhǔn)確性和速度,YOLO已成為目標(biāo)檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測基準(zhǔn)測試中實(shí)現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初,YOLO-NAS模型被引入到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,它擁有更高的精度和速度,超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。AI熱潮下,越先使用AI圖像標(biāo)注越能獲益。
中國的無人機(jī)在世界上可謂是獨(dú)領(lǐng),隨著技術(shù)的發(fā)展,無人機(jī)的應(yīng)用范圍也越來越廣。在無人機(jī)的一些應(yīng)用領(lǐng)域中,如應(yīng)急救援、安防等,需要利用無人機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)程信息偵查、航拍以及圖像識別處理等功能,這就需要一款輕巧、成本低、像素好、品質(zhì)高的吊艙。市面上很多吊艙要么就是體積大,要么就是重量大,或者是不支持角度、角速度的反饋控制,很難達(dá)到上述應(yīng)用場景的工作需求。為了解決這些難點(diǎn),成都慧視針對性的開發(fā)了多款微型多光吊艙來適配不同行業(yè)不同領(lǐng)域的需求。AI也能夠進(jìn)行圖像標(biāo)注。安徽研發(fā)AI智能圖像處理
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。重慶智慧園區(qū)AI智能高效處理
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)出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取,從一個(gè)簡單的層級到一個(gè)復(fù)雜的層級,這個(gè)層級的轉(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)然這其中有的層會去做一些數(shù)學(xué)計(jì)算,有的層會做圖像預(yù)算,一般隨著層級往下,特征會越來越抽象。重慶智慧園區(qū)AI智能高效處理