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來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-04-02

SpeedDP有4+3的功能組合,為不同需求的客戶提供定制化服務(wù)。項(xiàng)目配置:含任務(wù)屬性(當(dāng)前支持目標(biāo)檢測)、算法模型(當(dāng)前支持YOLO-X)、項(xiàng)目參數(shù)等;模型訓(xùn)練:支持模型參數(shù)配置、訓(xùn)練過程可視化等;模型評估:支持評價(jià)體系(如:AP)、結(jié)果統(tǒng)計(jì)等;數(shù)據(jù)測試:支持?jǐn)?shù)據(jù)(圖像、視頻)的實(shí)時(shí)加載測試,輸出OSD疊加后的測試結(jié)果;自動標(biāo)注:基于導(dǎo)入數(shù)據(jù)集快速生成標(biāo)注結(jié)果,支持標(biāo)注工具(LabelImg)讀取和調(diào)整;(可選)模型部署:支持PC端、嵌入式端(瑞芯微平臺,RKNN/RKNN2)兩種部署方式;(可選)Web服務(wù):支持快速搭建Web服務(wù),用于團(tuán)隊(duì)內(nèi)部或?qū)ν膺M(jìn)行快捷訪問和申請服務(wù);(可選)慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。陜西智慧城市AI智能明火識別

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圖像識別以圖像處理為基礎(chǔ),是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作,包括編碼、壓縮、復(fù)原及分割等。圖像處理過程中,以圖像輸入后,一般情況下也會通過圖像形態(tài)進(jìn)行輸出。在圖像識別過程中,將處理后的圖像輸入,一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說,圖像識別是一個(gè)自原始圖像到物體類型的過程,原始圖像經(jīng)過圖像處理后,抽取特征并加以分類對比,以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據(jù),然后確定物體類型。從本質(zhì)上來講,可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進(jìn)行研究的過程。在圖像識別過程中,在對圖像中物體進(jìn)行檢測分離之后,將物體特征提取出來,以形狀、紋理特征等作為提取對象,一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對比分析明確物體類型后,從結(jié)構(gòu)層面上對圖像進(jìn)行分析。重慶智慧監(jiān)獄AI智能智慧眼SpeedDP是一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺。

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圖像識別技術(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)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù),是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(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)也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而是人類模仿動物神經(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)圖像識別模型是非常經(jīng)典的,在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。

隨著智能跟蹤設(shè)備的需求量越來越大,對技術(shù)的要求越來越高,市場上出現(xiàn)了專業(yè)的圖像跟蹤板研發(fā)生產(chǎn)廠家,例如成都慧視光電技術(shù)有限公司和一些高校研究所團(tuán)隊(duì),而且為了快速提升跟蹤的識別率、快速升級迭代,也出現(xiàn)了專業(yè)的工具,例如百度的AI訓(xùn)練工具,除此之外,類似的還有成都慧視光電技術(shù)有限公司的SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺。該平臺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)場景的定制化需求。這是成都慧視光電技術(shù)有限公司針對于零基礎(chǔ)的AI訓(xùn)練使用者開發(fā)的平臺。AI圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無間隙信息化監(jiān)控。

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圖像識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。基于搜索的方法是在大數(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,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,對一副待測圖像,我們到這個(gè)數(shù)據(jù)庫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)測待測圖像的標(biāo)簽。AI智能圖像分析是人工智能的重要組成部分。河南開發(fā)AI智能服務(wù)商

RV1126圖像處理板識別概率超過85%。陜西智慧城市AI智能明火識別

國內(nèi)頭部數(shù)據(jù)采集標(biāo)注服務(wù)商云測數(shù)據(jù)在圖像識別數(shù)據(jù)服務(wù)的實(shí)踐我們了解到,其訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)方案已經(jīng)在眾多的圖像識別應(yīng)用中落地,包含汽車、手機(jī)、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(wù),可對智能駕駛主流應(yīng)用場景包括DMS與ADAS進(jìn)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(biāo)注服務(wù)方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點(diǎn)云、2D/3D融合、全景語義分割等標(biāo)注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)。從模型訓(xùn)練的源頭保證圖像視頻識別技術(shù)的準(zhǔn)確性,增強(qiáng)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。陜西智慧城市AI智能明火識別

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