近年來,國內(nèi)外從事圖像視頻識別的公司明顯增加,谷歌,、Facebook,、微軟、曠視科技,、圖普科技,、格靈深瞳等國內(nèi)外企業(yè)重點集中在人臉識別、智能安防和智能駕駛等領(lǐng)域進行技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品設(shè)計,。對于整個人工智能行業(yè)來說,目前,包括安防,、金融、工業(yè),、醫(yī)療,、教育等領(lǐng)域?qū)I技術(shù)的需求極大,高精度AI數(shù)據(jù)交付在助力AI產(chǎn)業(yè)場景化落地的同時,不僅帶來了更好的用戶體驗,也進一步加快了智能化時代的到來,帶動算力、算法等領(lǐng)域的振興。在各方的努力下,中國AI市場將從局部的發(fā)展向整體的上升發(fā)展,行業(yè)前景一片向好,。無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾,，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務(wù),。福建智慧安防AI智能安全帽識別

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)。項目配置：含任務(wù)屬性（當前支持目標檢測）,、算法模型（當前支持YOLO-X）,、項目參數(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：支持評價體系（如：AP）,、結(jié)果統(tǒng)計等,；數(shù)據(jù)測試：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,；自動標注：基于導(dǎo)入數(shù)據(jù)集快速生成標注結(jié)果，支持標注工具（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),，用于團隊內(nèi)部或?qū)ν膺M行快捷訪問和申請服務(wù)；（可選）重慶開發(fā)AI智能技術(shù)工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā),，讓攝像頭更加智能高效,，能夠輸出高清流的圖像視頻。

即使是十分復(fù)雜的照片也可以使用機器學習進行分割,，這也可以尋找異常情況,。利用圖像分割，計算機可以把一張圖片分成其邏輯組成部分,。例如,，其可以根據(jù)車窗、擋風玻璃,、車輪和轉(zhuǎn)向等特征對汽車進行分類,。由于圖像分割，其可以區(qū)分幾個邏輯部分,?；垡暪怆娮匝械腁I智能算法，具備不斷訓(xùn)練學習的超高能力，搭載在開發(fā)的圖像處理板上,，就能實現(xiàn)上述功能,。并且慧視光電能夠為使用者提供AI訓(xùn)練的平臺工具，為使用者節(jié)約大量的人力物力成本

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(xùn)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(xùn)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(xùn)練：完成訓(xùn)練參數(shù)配置，開始模型訓(xùn)練并監(jiān)控訓(xùn)練過程,，損失精度,。可接受時,，暫停訓(xùn)練,；模型測試：使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務(wù)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(yù)期,，進行模型轉(zhuǎn)化和部署,。慧視光電SpeedDP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,。無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)藥精細噴灑、農(nóng)作物精細拋糧等操作,。

人工智能為各行各業(yè)帶來了產(chǎn)業(yè)變革,，如工業(yè)4.0、無人駕駛等領(lǐng)域,。但是對于一般中小企業(yè)而言,，人工智能的開發(fā)需要投入大量的時間和金錢，包括長時間反復(fù)的深度學習模型訓(xùn)練,、人才的培養(yǎng),、大量數(shù)據(jù)模型的采集標注，這些加起來的成本不可預(yù)估,，并且很關(guān)鍵的一點是,，所有的投入不一定會達到預(yù)期的效果,。基于這樣的行業(yè)痛點,，慧視SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺應(yīng)運而生,。通過提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，來滿足不同用戶業(yè)務(wù)場景的定制化需求,。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),。陜西智慧城市AI智能安全帽識別

AI熱潮下，越先使用AI圖像標注越能獲益,。福建智慧安防AI智能安全帽識別

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(yīng)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(fù)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(xùn)練,，抓取到重要特征，建立一個網(wǎng)絡(luò),，因為深度學習就是建立一個多層的神經(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(yù)算，一般隨著層級往下,，特征會越來越抽象,。福建智慧安防AI智能安全帽識別