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”，發(fā)布首批“中文訪談對話數(shù)據(jù)集”和“正向價值對齊數(shù)據(jù)集”，還將推出以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓練平臺，計劃于近期開放內(nèi)測。鳳凰衛(wèi)視執(zhí)行副總裁兼運營總裁李奇在致辭中表示，鳳凰衛(wèi)視作為一個立足香港、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)界建立一個共建共享的數(shù)據(jù)平臺，共同推進人工智能的快速發(fā)展。RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。湖南AI智能供應商

在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術(shù)為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設備會有所感應。此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。然后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示結(jié)果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。貴州行業(yè)用AI智能廠家人工智能和機器學習算法可用于分析來自各種來源的大量數(shù)據(jù)。

OLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設計上也注重目標區(qū)域的檢測以及特征的分類，這里目標區(qū)域的檢測采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當然解決的問題也越來越細化，比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測等?；旧蟉oloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現(xiàn)實應用。2023 年 1 月，目標檢測經(jīng)典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注，成為了這幾天業(yè)界的流量擔當。

SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)目標檢測、算法模型、項目參數(shù)的配置，整個訓練過程完全可視化，讓使用者直觀感受，同時支持數(shù)據(jù)（圖像、視頻）的實時加載測試，輸出OSD疊加后的測試結(jié)果。如果嫌麻煩，還可以選擇自動標注，軟件能夠基于使用者導入的數(shù)據(jù)集快速生成標注結(jié)果，支持標注工具讀取和調(diào)整。軟件除了移動端，還支持內(nèi)網(wǎng)web服務快速搭建，用于團隊內(nèi)部或?qū)ν膺M行快捷訪問和申請服務?？梢哉f，SpeedDP能夠一定程度上解放雙手，提升圖像標注效率，減少項目開發(fā)時間，節(jié)約成本。此外，針對于數(shù)據(jù)安全，SpeedDP支持完全的本地化服務器部署，對于數(shù)據(jù)十分敏感的政企事業(yè)單位，都可以放心使用?；垡昍V1126板卡可以用于大型公共停車場。

圖像識別技術(shù)的高價值應用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?。RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。貴州行業(yè)用AI智能廠家

RK3588圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。湖南AI智能供應商

慧視SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺采用標準的AI開發(fā)流程，即需求分析->數(shù)據(jù)采集標注->模型訓練->測試驗證->模型部署。實際操作部分可分為如下五個模塊：數(shù)據(jù)集管理：采集并制作用于訓練和測試的數(shù)據(jù)集；項目配置：根據(jù)項目的實際情況，對調(diào)整相關(guān)配置參數(shù)進行定制化開發(fā)；模型訓練：完成訓練參數(shù)配置，開始模型訓練并監(jiān)控訓練過程，損失精度。可接受時，暫停訓練；模型測試：使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務場景圖像視頻數(shù)據(jù)進行模型評估；模型部署：模型測試結(jié)果達到預期，進行模型轉(zhuǎn)化和部署?；垡暪怆奡peedDP深度學習算法開發(fā)平臺主要針對一些數(shù)據(jù)需要保密、同時又有AI算法開發(fā)能力的單位、AI算法軟件公司等，縮短算法的開發(fā)、優(yōu)化、部署周期，同時減少人員的消耗，達到降本增效的目的。湖南AI智能供應商