湖南安防AI智能供應(yīng)商

來源: 發(fā)布時間:2024-09-18

水上交通是我國內(nèi)陸運輸?shù)囊淮竺},尤其是長江沿岸,從長江一路向東走向世界是比較經(jīng)濟的運輸模式,為了保障水路運輸?shù)耐〞?,維護通航秩序,就需要相關(guān)部門對航道進行定期巡航,保障水上交通安全。傳統(tǒng)的航道巡查采用的是人工巡檢,每段航道每個航標(biāo)都要靠人力驅(qū)動船只到達目標(biāo)區(qū)域進行巡查,這種模式不僅效率低下,遇到極端天氣時,還會出現(xiàn)視野受阻、爬標(biāo)困難等問題,甚至可能對巡檢人員人身安全造成威脅。如今,隨著無人機的使用,整個流程變得更加簡潔高效,以前需要1條船、6個人做的工作,現(xiàn)在只需要1臺電腦、1名工作人員就可以完成。SpeedDP能夠替代傳統(tǒng)的人工標(biāo)注師。湖南安防AI智能供應(yīng)商

AI智能

圖像識別技術(shù)是在不斷發(fā)展的,每一代都有比較突出的一項技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù),是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)中,遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型是非常經(jīng)典的,在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。貴州智慧交通AI智能煙霧識別SpeedDP采用本地化服務(wù)器部署的方式。

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人臉識別始于20世紀(jì)60年代,隨著計算機技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高,而真正進入初級的應(yīng)用階段則在90年后期,以美國、日本和德國的技術(shù)為主。隨著人工智能的發(fā)展以及處理的快速迭代更新,人臉識別技術(shù)也獲得了很大的突破,同時人臉識別也是生物特征的應(yīng)用。其技術(shù)的實現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向強人工智能的轉(zhuǎn)化??偟膩碚f,人臉識別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫,然后進行機器學(xué)習(xí),通過采集需要解鎖對象的面部數(shù)據(jù),放進數(shù)據(jù)庫進行比對,然后完成解鎖。

隨著技術(shù)的不斷迭代發(fā)展,人工智能應(yīng)用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業(yè)機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產(chǎn)品正在深刻改變著傳統(tǒng)行業(yè)。而這些功能實現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數(shù)據(jù)的標(biāo)注。但是如果遇到數(shù)據(jù)量龐大的標(biāo)注需求,傳統(tǒng)的人工標(biāo)注就顯得費時費力,會影響整個項目的進度?;垡昐peedDP是針對AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺,提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口,滿足不同用戶業(yè)務(wù)場景的定制化需求。此外,慧視SpeedDP開發(fā)平臺支持本地化服務(wù)器部署,數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù),還可以幫助提高建筑工地的安全性并降低風(fēng)險。

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要解決小目標(biāo)難以追蹤的這個難題,慧視光電的算法工程師給出了小目標(biāo)識別算法的方案,通過加強目標(biāo)特征、數(shù)據(jù)增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設(shè)計合適的標(biāo)簽分配方法,以讓小目標(biāo)有更多的正樣本、利用小目標(biāo)所處的環(huán)境信息或者其他容易檢測的物體之間的關(guān)系來輔助小目標(biāo)的檢測。此外,利用自研的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺,通過不斷的深度學(xué)習(xí),能夠讓AI更加精細(xì)的識別目標(biāo)。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此,將這個算法用在無人機高空識別領(lǐng)域,完全能夠彌補傳統(tǒng)算法的不足,達到更加穩(wěn)定鎖定跟蹤的目的。人工智能和機器學(xué)習(xí)算法可用于分析來自各種來源的大量數(shù)據(jù)。陜西算法定制AI智能明火識別

人工智能和機器學(xué)習(xí)在建筑領(lǐng)域的優(yōu)勢之一是能夠自動執(zhí)行某些任務(wù)。湖南安防AI智能供應(yīng)商

激光除草是通過激光照射雜草,使草葉內(nèi)部細(xì)胞脫水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發(fā)的全天候智能激光除草機器人集成深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù),AI智能識別雜草,十分高效;同時針對性開發(fā)先進的多目標(biāo)靶點定位及動態(tài)時延誤差補償算法,不僅能夠準(zhǔn)確高效識別雜草和高精度定位目標(biāo)分生組織,同時不損傷作物、不污染土壤、不耗費人力,而且適應(yīng)性強,生產(chǎn)效率高,促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。激光除草模式中AI智能識別是很關(guān)鍵的一環(huán),需要機器人正確識別雜草,而這基于AI的深度學(xué)習(xí)、目標(biāo)識別檢測等功能,通過不斷的訓(xùn)練學(xué)習(xí),AI能夠精細(xì)識別什么是雜草什么是作物。目前,市面上比較好用的AI深度學(xué)習(xí)平臺眾多,例如成都慧視推出的SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺,就能夠通過大量的數(shù)據(jù)部署,再經(jīng)過長時間的訓(xùn)練,就能夠?qū)崿F(xiàn)跟人眼一樣的目標(biāo)識別能力。湖南安防AI智能供應(yīng)商