陜西智慧交通AI智能解決方案

SpeedDP是成都慧視光電技術(shù)有限公司打造的深度學(xué)習算法開發(fā)平臺，可運行于Windows或Linux操作系統(tǒng)，可完成自動標注、AI算法（目前支持目標檢測）開發(fā)（項目配置、訓(xùn)練、評估、測試）、模型部署等相關(guān)功能，充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，幫助客戶減少人力、物力消耗，節(jié)省開發(fā)時間。目前支持的主要任務(wù)功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括rk3399pro、rk3588等。對于一些有圖像標注的企業(yè)單位，SpeedDP能夠幫助進行快速的圖像標注，提升效率。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。陜西智慧交通AI智能解決方案

在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(shè)備會有所感應(yīng)。此時檢測設(shè)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(luò)算法。云南開放AI智能提供商現(xiàn)如今機器人技術(shù)已經(jīng)成為科技領(lǐng)域前沿的技術(shù)。

信息戰(zhàn)將會是未來戰(zhàn)場的主要形式之一，信息的獲取、加工、處理、分析、傳遞、控制、遮斷能力將影響***的進程。無人偵察機作為信息獲取的重要手段，在偵察監(jiān)視體系中發(fā)揮著其他裝備難以替代的作用，無人機以其在信息獲取中的突出地位和獨特優(yōu)勢得到大量關(guān)注。作為空中偵察平臺和武器平臺，無人機通過攜帶吊艙后，能夠執(zhí)行偵察監(jiān)視、激光制導(dǎo)、電子干擾、通信中繼、目標定位、戰(zhàn)斗評估等任務(wù)。此外，無人機還可進行精確打擊、定點轟炸，甚至還可以攔截戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈和巡航導(dǎo)彈，代替人員在核生化或其他特殊條件下執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)。

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(wù)”，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(xùn)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。AI自動圖像標注平臺SpeedDP。

機器視覺具有定位、識別、測量與檢測四大功能，在工業(yè)領(lǐng)域中，機器視覺可以快速、準確地獲取大量信息，并且易于自動處理，因此在質(zhì)量檢測方面有著廣泛應(yīng)用。而AI圖像處理板只是實現(xiàn)這些功能的關(guān)鍵傳感器。目前，國內(nèi)的機器視覺領(lǐng)域已經(jīng)形成了龐大的產(chǎn)業(yè)鏈，從以鏡頭、工業(yè)相機、圖像捕捉與處理系統(tǒng)等軟硬件研發(fā)制造組成的上游環(huán)節(jié)，到智能化機器視覺集成組裝為主的中游環(huán)節(jié)，都非常成熟。AI的不斷發(fā)展，為機器視覺不斷拓展應(yīng)用場景，而慧視AI圖像處理板的高性能正好成為該領(lǐng)域的融洽解決方案，相信在不遠的將來，會有越來越多的行業(yè)知道AI圖像處理板將為他們帶來巨大的便利。通過海量的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，SpeedDP能夠更加聰明。四川應(yīng)急救援AI智能解決方案

慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)。陜西智慧交通AI智能解決方案

深度學(xué)習是機器學(xué)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(xué)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(xué)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(xué)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(xué)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(xué)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(xué)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。陜西智慧交通AI智能解決方案