云南開放AI智能應用

物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認識，屬于高級的計算機視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學等學科的研究方向，其研究成果被廣泛應用在各種工業(yè)及探測機器人上。隨著計算機及信息技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像識別技術(shù)的應用逐漸擴大到諸多領域，尤其是在面部及指紋識別、衛(wèi)星云圖識別及臨床醫(yī)療診斷等多個領域日益發(fā)揮著重要作用。通常圖像識別技術(shù)主要是指采用計算機按照既定目標對捕獲的系統(tǒng)前端圖片進行處理，在日常生活中圖像識別技術(shù)的應用也十分普遍，比如車牌捕捉、商品條碼識別及手寫識別等。隨著該技術(shù)的逐漸發(fā)展并不斷完善，未來將具有更加廣泛的應用領域?；垡昍K3588板卡可以用于大型公共停車場。云南開放AI智能應用

圖像識別技術(shù)，是機器視覺的一種現(xiàn)實應用。它模擬人眼的觀察能力，利用復雜的算法，從圖像中提取關(guān)鍵信息。在醫(yī)療領域，它能輔助醫(yī)生進行精確診斷；在安防領域，它能實現(xiàn)高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識別的應用很廣，功能強大，是現(xiàn)代科技的重要成就?；垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標識別檢測，能夠為使用者提供目標跟蹤、定點檢測等領域的便捷服務。湖北開發(fā)AI智能應用人工智能和機器學習的數(shù)字施工工具，可以提供準確和精確的測量。

隨著美國對我國半導體產(chǎn)業(yè)日益嚴厲的制裁，原來在市場上占有率極高的海思系列芯片，特別是基于海思芯片的AI平臺日益減少。華為AI芯片的缺貨，并沒有導致中國AI行業(yè)的衰退。瑞芯微近年來發(fā)展迅猛，推出了用于AI的系列化芯片，低性能1126系列、中性能3399系列、高性能3588系列，同時其他AI芯片廠家也在不停推出自己的硬件平臺。隨著應用面的擴展，基于應用的很多公司應運而生。如果要達到理想的AI效果，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這些工作必不可少，這需要消耗大量人力和財力。市場急需一款基于瑞芯微簡單醫(yī)用的開發(fā)平臺以提升產(chǎn)品的實際使用效果以及產(chǎn)品推出的速度。

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?？山邮軙r，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。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。人工智能是一個寬泛的概念，它賦予機器模仿人類行為的能力。

例如在工廠庫房，它能夠大限度地提高供應鏈的效率，提高整體生產(chǎn)率。通過AI來分析和監(jiān)控庫存，并根據(jù)收集客戶的購物習慣，從而提升服務體驗，增加市場競爭力。在自動駕駛領域，AI賦能的攝像頭能夠自動化識別監(jiān)控周邊環(huán)境，判斷路面是否存在障礙物，從而在自動駕駛時精確避障。在人員密集的開放性場所，如車站、商城等，AI算法賦能的攝像頭能夠監(jiān)控每一個人的行為舉止，當出現(xiàn)危險性行為時，AI監(jiān)控就能立即識別并報警，減少危險行為的進一步傷害。在制造業(yè)領域，搭載AI算法的攝像頭能夠比人眼更加精確的判斷產(chǎn)品是否出現(xiàn)瑕疵，從而提升良品率。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。福建電力運維AI智能

慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。云南開放AI智能應用

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?；谒阉鞯姆椒ㄊ窃诖髷?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。云南開放AI智能應用