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云南智慧安防AI智能減員增效

來源: 發(fā)布時間:2024-07-19

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。人工智能Artificial Intelligence、機器學習Machine Learning和深度學習Deep Learning通??梢曰Q使用。云南智慧安防AI智能減員增效

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成都慧視光電技術有限公司推出的SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺,提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP功能簡潔、上手快,是當下進行AI深度學習訓練的重要的工具。而且目標識別檢測領域,成都慧視開發(fā)的高性能Viztra-HE030圖像處理板,可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力,精細分析識別到的物體,區(qū)分作物和雜草,進而為機器人提供正確的信息,輔助除草。河北電力運維AI智能減員增效現(xiàn)如今機器人技術已經(jīng)成為科技領域前沿的技術。

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OLO系列算法目前更新到YOLOv8。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)界的廣關注,成為了這幾天業(yè)界的流量擔當。

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。通過海量的數(shù)據(jù)模型訓練,SpeedDP能夠更加聰明。

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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“標簽”的圖像,通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”,從而,對于一個新的未知圖像,經(jīng)過這個模型判斷出其應該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時代才出現(xiàn)的方法,其基礎是將已知標簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個可以進行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫,稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引,但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么,對一副待測圖像,我們到這個數(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簽來預測待測圖像的標簽。通過AI模型訓練,SpeedDP能夠更加精確的識別圖像。深度學習AI智能廠家

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慧視光電開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了工業(yè)級芯片RK3588,內(nèi)部植入公司自主研發(fā)的智能圖像算法,架構更先進,核心數(shù)8核(4大4?。?,算力6.0TOPS,支持豐富的輸出接口,同時支持H264、H265兩類視頻編碼??蓪崟r對目標進行識別或者人為的的鎖定,同時可以根據(jù)輸出目標的靶量信息,對目標進行實時跟蹤。這是達成目的的硬件條件。在算法領域,則需要一些特殊的算法。無人機執(zhí)行任務時飛在高空,地面的物體就會顯得較小,小目標通常指圖像中像素面積小于32*32的物體,一般的AI算法難以實現(xiàn)精細鎖定跟蹤。云南智慧安防AI智能減員增效

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