云南智慧安防AI智能減員增效

來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-07-19

國內(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。人工智能Artificial Intelligence、機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning和深度學(xué)習(xí)Deep Learning通??梢曰Q使用。云南智慧安防AI智能減員增效

AI智能

成都慧視光電技術(shù)有限公司推出的SpeedDP是針對(duì)AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺(tái),提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP功能簡(jiǎn)潔、上手快,是當(dāng)下進(jìn)行AI深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的重要的工具。而且目標(biāo)識(shí)別檢測(cè)領(lǐng)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(dá)6.0TOPS的算力,精細(xì)分析識(shí)別到的物體,區(qū)分作物和雜草,進(jìn)而為機(jī)器人提供正確的信息,輔助除草。河北電力運(yùn)維AI智能減員增效現(xiàn)如今機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)成為科技領(lǐng)域前沿的技術(shù)。

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OLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法,同樣,在算法設(shè)計(jì)上也注重目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)以及特征的分類,這里目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實(shí)現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標(biāo)檢測(cè)算法框架,基于這種框架的算法還在不斷地迭代中,當(dāng)然解決的問題也越來越細(xì)化,比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測(cè)等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場(chǎng)景下得到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。2023 年 1 月,目標(biāo)檢測(cè)經(jīng)典模型 YOLO 系列再添一個(gè)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(guān)注,成為了這幾天業(yè)界的流量擔(dān)當(dāng)。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)不同的,它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR(shí)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(rèn)識(shí)一個(gè)東西、觀察一個(gè)東西的時(shí)候,邊緣檢測(cè)類的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大,也就是說我們看物體的時(shí)候永遠(yuǎn)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(shí)驗(yàn),總結(jié)出人眼識(shí)別的模式是基于特殊層級(jí)的抓取,從一個(gè)簡(jiǎn)單的層級(jí)到一個(gè)復(fù)雜的層級(jí),這個(gè)層級(jí)的轉(zhuǎn)變是有一個(gè)抽象迭代的過程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測(cè)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(gè)網(wǎng)絡(luò),因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)就是建立一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),肯定有很多層。有些簡(jiǎn)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(dāng)然這其中有的層會(huì)去做一些數(shù)學(xué)計(jì)算,有的層會(huì)做圖像預(yù)算,一般隨著層級(jí)往下,特征會(huì)越來越抽象。通過海量的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練,SpeedDP能夠更加聰明。

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圖像識(shí)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(biāo)簽”的圖像,通過機(jī)器學(xué)習(xí)的各種方法來學(xué)習(xí)一個(gè)描述這些標(biāo)簽的“模型”,從而,對(duì)于一個(gè)新的未知圖像,經(jīng)過這個(gè)模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽?;谒阉鞯姆椒ㄊ窃诖髷?shù)據(jù)時(shí)代才出現(xiàn)的方法,其基礎(chǔ)是將已知標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個(gè)可以進(jìn)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(biāo)簽可以有少量的噪聲。那么,對(duì)一副待測(cè)圖像,我們到這個(gè)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(biāo)簽來預(yù)測(cè)待測(cè)圖像的標(biāo)簽。通過AI模型訓(xùn)練,SpeedDP能夠更加精確的識(shí)別圖像。深度學(xué)習(xí)AI智能廠家

人工智能的時(shí)代真的來了。云南智慧安防AI智能減員增效

慧視光電開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了工業(yè)級(jí)芯片RK3588,內(nèi)部植入公司自主研發(fā)的智能圖像算法,架構(gòu)更先進(jìn),核心數(shù)8核(4大4?。?,算力6.0TOPS,支持豐富的輸出接口,同時(shí)支持H264、H265兩類視頻編碼。可實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別或者人為的的鎖定,同時(shí)可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。這是達(dá)成目的的硬件條件。在算法領(lǐng)域,則需要一些特殊的算法。無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)時(shí)飛在高空,地面的物體就會(huì)顯得較小,小目標(biāo)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(shí)現(xiàn)精細(xì)鎖定跟蹤。云南智慧安防AI智能減員增效