河南智慧城市AI智能人臉識(shí)別

我國(guó)家的機(jī)動(dòng)車數(shù)量龐大，但是停車位的建設(shè)卻沒(méi)有很好的跟上節(jié)奏，這也就導(dǎo)致許多車在出行時(shí)找不到停車位，車主也就不得不臨時(shí)將車停放在路邊。隨著路邊停放車輛的不斷增多，原本寬敞的道路也就變得狹窄，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)碌盟共煌?。此外，一些大車由于阻擋視野，還容易造成“鬼探頭”等事故。通常情況下，交管部門會(huì)利用路邊的抓拍設(shè)備進(jìn)行違停抓拍或者巡邏車進(jìn)行巡邏，但是從實(shí)際效果來(lái)看，作用并不明顯。于是，無(wú)人機(jī)被派上用場(chǎng)。SpeedDP能夠在七到八毫秒的短時(shí)間內(nèi)標(biāo)注一張圖像。河南智慧城市AI智能人臉識(shí)別

國(guó)內(nèi)頭部數(shù)據(jù)采集標(biāo)注服務(wù)商云測(cè)數(shù)據(jù)在圖像識(shí)別數(shù)據(jù)服務(wù)的實(shí)踐我們了解到,其訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)方案已經(jīng)在眾多的圖像識(shí)別應(yīng)用中落地,包含汽車、手機(jī)、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(chǎng)景為例,通過(guò)數(shù)據(jù)采集服務(wù),可對(duì)智能駕駛主流應(yīng)用場(chǎng)景包括DMS與ADAS進(jìn)行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語(yǔ)音采集、物體采集等眾多場(chǎng)景的搭建采集;在數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點(diǎn)云、2D/3D融合、全景語(yǔ)義分割等標(biāo)注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)。從模型訓(xùn)練的源頭保證圖像視頻識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確性,增強(qiáng)各大企業(yè)人工智能優(yōu)勢(shì)的優(yōu)勢(shì),塑造企業(yè)核心數(shù)據(jù)壁壘。四川AI智能識(shí)別軟件SpeedDP能夠替代傳統(tǒng)的人工標(biāo)注師。

隨著相關(guān)技術(shù)的迅猛發(fā)展，城市智慧治安防控模式也在不斷革新，主要以無(wú)人巡邏車、無(wú)人機(jī)為主要載體。無(wú)人巡邏車主要承擔(dān)城區(qū)巡邏防控、遠(yuǎn)程喊話、安防宣傳、視頻巡控等工作任務(wù)，這種無(wú)人機(jī)不需要太大的體積通過(guò)搭載AI圖像處理板等傳感器，通過(guò)AI智能算法和圖像處理板的共同作用實(shí)現(xiàn)智能避障，達(dá)到自主巡邏、AI智慧識(shí)別的目的。像成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，采用先進(jìn)架構(gòu)，8核處理器，算力能夠達(dá)到6.0TOPS，能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)無(wú)人巡邏車視野范圍內(nèi)的物體，輔助進(jìn)行信息收集、避障等操作。

在智慧林河長(zhǎng)制的建設(shè)中，無(wú)人機(jī)吊艙很重要，無(wú)人機(jī)吊艙可以內(nèi)置圖像處理傳感器，進(jìn)行高空目標(biāo)識(shí)別、檢測(cè)、鎖定跟蹤等功能?；垡暪怆婇_發(fā)的VIZ-100T三軸三光目標(biāo)定位吊艙集成了10倍光學(xué)變倍可見光相機(jī)，640×512高分辨率紅外相機(jī)，測(cè)程1.2km半導(dǎo)體激光測(cè)距機(jī)，以及三軸高穩(wěn)定精度平臺(tái)框架，能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜工作，可遠(yuǎn)距離采集林、河圖像，對(duì)可疑點(diǎn)位進(jìn)行定位，然后實(shí)時(shí)輸出1080P全高清可見光、紅外視頻。通過(guò)搭載慧視光電的無(wú)人機(jī)吊艙，能夠很好地輔助有關(guān)單位進(jìn)行林河維護(hù)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助施工團(tuán)隊(duì)更有效地管理資源，從而節(jié)省成本。

高空墜物已經(jīng)成為城市安全的一大威脅，一方面來(lái)自于人，而另一方面則來(lái)自于建筑物。以前的樓房大都是馬賽克墻面，然后在外面再涂一層亞士漆作為保護(hù)，隨著樓房建成年份變久，樓房的外立面歷經(jīng)風(fēng)吹雨曬，就會(huì)出現(xiàn)、起殼、空鼓、滲水等跡象。傳統(tǒng)的檢查模式，需要“蜘蛛人”進(jìn)行排查，這種方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，準(zhǔn)確度也難以控制。無(wú)人機(jī)和吊艙的出現(xiàn)則有效解決了這一難點(diǎn)。無(wú)人機(jī)搭載吊艙，對(duì)大樓進(jìn)行細(xì)致的掃描，就能夠?qū)⒔ㄖ鈮Φ那闆r盡收眼底，就像給大樓拍CT一樣。這種吊艙需要具備紅外熱成像的功能，通過(guò)太陽(yáng)照射墻面的溫度，捕捉肉眼不可見的隱患，如果外墻存在缺陷，則會(huì)呈現(xiàn)“熱斑”和“冷斑”兩種形態(tài)。搭載吊艙的無(wú)人機(jī)一二十分鐘就能檢查完一面墻，效率是人工遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法企及的。AI可以進(jìn)行快速的海量圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)注。云南人工智能AI智能監(jiān)控

AI也能夠進(jìn)行圖像標(biāo)注。河南智慧城市AI智能人臉識(shí)別

近年來(lái)，人們?cè)絹?lái)越認(rèn)識(shí)到深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的必要性。不過(guò)，鑒于檢測(cè)大型數(shù)據(jù)集往往需要耗費(fèi)大量人力物力，它在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，尚有待進(jìn)一步開發(fā)。通常，在物體檢測(cè)中，通過(guò)定義邊界框，來(lái)定位圖像中的物體，不僅可以識(shí)別物體，還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場(chǎng)景中其他元素的關(guān)系。同時(shí)，針對(duì)類的分布、物體大小的多樣性、以及類出現(xiàn)的常見環(huán)境進(jìn)行了解，也有助于在評(píng)估和調(diào)試中發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型中的錯(cuò)誤模式，從而更有針對(duì)性地選擇額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。河南智慧城市AI智能人臉識(shí)別