雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意，但是在許多領(lǐng)域，當(dāng)前的AI發(fā)展程度已經(jīng)完全能夠替代人工，勝任一些工作，圖像標注就是其中之一。在人工智能、大數(shù)據(jù)分析、自動駕駛等行業(yè)都需要進行大量的圖像標注工作，這些相關(guān)企業(yè)要么自己搭建團隊，要么尋找外面的公司，于是就產(chǎn)生了大量的圖像標注師崗位，這些崗位薪酬大都在4-6K之間，隨著崗位數(shù)量的增多，成本也不斷增加。對于專業(yè)的圖像標注公司而言，有著源源不斷的任務(wù)，那么這些圖像標注師幾乎不可能出現(xiàn)空擋時間，而對于有圖像標注需求，但是這些需求并不持久、或者說斷斷續(xù)續(xù)，那么在這個空隙時間內(nèi)，圖像標注師就是一個閑職，產(chǎn)生的成本將是一個負擔(dān)。AI標注是未來的趨勢。重慶智慧城市...

我國家的機動車數(shù)量龐大，但是停車位的建設(shè)卻沒有很好的跟上節(jié)奏，這也就導(dǎo)致許多車在出行時找不到停車位，車主也就不得不臨時將車停放在路邊。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，嚴重時甚至?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，交管部門會利用路邊的抓拍設(shè)備進行違停抓拍或者巡邏車進行巡邏，但是從實際效果來看，作用并不明顯。于是，無人機被派上用場。利用深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明。智慧消防AI智能人臉識別AI智能部署機器學(xué)習(xí)模型，也稱為模型部署，簡單來說就是將機器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境中，在該環(huán)境中，模型可以接受輸入并返回輸出。部署模型的...

慧視光電開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了工業(yè)級芯片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，核心數(shù)8核（4大4?。?，算力6.0TOPS，支持豐富的輸出接口，同時支持H264、H265兩類視頻編碼?？蓪崟r對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據(jù)輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。這是達成目的的硬件條件。在算法領(lǐng)域，則需要一些特殊的算法。無人機執(zhí)行任務(wù)時飛在高空，地面的物體就會顯得較小，小目標通常指圖像中像素面積小于32*32的物體，一般的AI算法難以實現(xiàn)精細鎖定跟蹤。SpeedDP能夠替代傳統(tǒng)的人工標注師。成都智慧城市AI智能算法分析平臺AI智能圖像識別...

設(shè)備故障使工業(yè)部門陷入癱瘓，導(dǎo)致重大生產(chǎn)損失和計劃外停機。對于世界各地的加工制造商來說，這些損失每年高達數(shù)十億美元。例如，一條關(guān)鍵的傳送帶在中途停止運行，可能會迫使整條工廠生產(chǎn)線閑置數(shù)小時，從而可能使整個供應(yīng)鏈陷入困境?，F(xiàn)在人工智能提供了一個突破性的解決方案。通過AI分析大量傳感器數(shù)據(jù)，AI算法可以在故障和積壓發(fā)生之前預(yù)測故障和積壓，從而實現(xiàn)主動維修并大幅減少停機時間。但這還不是全部，AI還揭示了生產(chǎn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式，優(yōu)化了流程，減少了浪費，提高了整體效率。AI自動圖像標注平臺SpeedDP。湖北算法定制AI智能高效處理AI智能AI的出現(xiàn)可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環(huán)境需求，成都慧視推...

隨著AI的快速發(fā)展，對應(yīng)的軟硬件也得到了快速的普及，蘋果公司已經(jīng)推出了新一代的具有AI功能的系列產(chǎn)品，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機用吊艙產(chǎn)品還是邊海防用轉(zhuǎn)臺產(chǎn)品，如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設(shè)備，沒有高性能的AI算法，很難在激烈的競爭中獲得優(yōu)勢。特別是針對一些特定場景或特定目標的檢測跟蹤性能提升，圖像算法工程師的壓力與日俱增。按照傳統(tǒng)的做法，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、人工標注、模型訓(xùn)練、模型部署、效果評估等流程。無論是用于圖像分類、目標檢測還是語義分割，長期以來人工標記的數(shù)據(jù)集一直是監(jiān)督學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。甘肅電力巡檢AI智能供應(yīng)商AI智能我國作為世界上鄰國**...

無損檢測法是一種常用的故障診斷技術(shù)，故障診斷從本質(zhì)上來講就是模式識別問題，而模式識別又可以狹義地理解為圖像識別。從介紹圖像、圖像識別、圖像識別過程和圖像識別系統(tǒng)的基本概念著手，就幾種常用圖’像識別方法的原理和特點進行比較，給出了CCD圖像獲取系統(tǒng)的組成。然后結(jié)合發(fā)動機曲軸的一種自動磁粉探傷系統(tǒng)實例，對系統(tǒng)的圖像處理和識別流程進行詳細的討論，并針對一般無損檢測系統(tǒng)難以滿足曲軸的檢測要求和精度要求的狀況，提出經(jīng)過改進的一種適用于曲軸的整體無損檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)有助于高效和完整地獲取整個曲軸的圖像，提高圖像信息的質(zhì)量，從而提高發(fā)動機曲軸表面缺陷檢測的準確性和可靠性。人工智能是一個寬泛的概念，它賦予機器...

部署機器學(xué)習(xí)模型，也稱為模型部署，簡單來說就是將機器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境中，在該環(huán)境中，模型可以接受輸入并返回輸出。部署模型的目的是讓其他人（無論是用戶、管理人員還是其他系統(tǒng)）可以使用訓(xùn)練有素的機器學(xué)習(xí)模型進行預(yù)測。模型部署與機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)密切相關(guān)，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)是指系統(tǒng)內(nèi)軟件組件的排列和交互，以實現(xiàn)預(yù)定義的目標。成都慧視推出的AI自動圖像標注軟件SpeedDP也是這樣，通過正確的模型部署后方能進行正確的AI模型訓(xùn)練，讓AI更加智能。在機器學(xué)習(xí)中，模型部署是將機器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有生產(chǎn)環(huán)境中的過程。西藏人工智能AI智能AI智能2023年，全球科技領(lǐng)域受歡迎的當(dāng)屬AI行業(yè)，原以為進入...

雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意，但是在許多領(lǐng)域，當(dāng)前的AI發(fā)展程度已經(jīng)完全能夠替代人工，勝任一些工作，圖像標注就是其中之一。在人工智能、大數(shù)據(jù)分析、自動駕駛等行業(yè)都需要進行大量的圖像標注工作，這些相關(guān)企業(yè)要么自己搭建團隊，要么尋找外面的公司，于是就產(chǎn)生了大量的圖像標注師崗位，這些崗位薪酬大都在4-6K之間，隨著崗位數(shù)量的增多，成本也不斷增加。對于專業(yè)的圖像標注公司而言，有著源源不斷的任務(wù)，那么這些圖像標注師幾乎不可能出現(xiàn)空擋時間，而對于有圖像標注需求，但是這些需求并不持久、或者說斷斷續(xù)續(xù)，那么在這個空隙時間內(nèi)，圖像標注師就是一個閑職，產(chǎn)生的成本將是一個負擔(dān)。機器人是AI發(fā)展后的一個重要載體。...

我國作為世界上鄰國**多、邊境線長的國家之一，擁有長達2.2萬公里的邊境線。很多不法分子常常利用邊境復(fù)雜環(huán)境的特點進行非法偷渡，復(fù)雜的邊境環(huán)境給我們的邊防安防造成了極大的阻礙，但是即使面對這樣的環(huán)境，邊境安防也不可松懈。隨著技術(shù)的發(fā)展，邊境安防的模式也在不斷進步，以往，我們都是依靠邊境安防警察夜以繼日的巡邏，漫長的邊境線讓我們的邊境警察難以實現(xiàn)全覆蓋。如今，隨著邊境安防系統(tǒng)的逐步建立，更加高效，更加省力的特點，讓邊境安防事半功倍。SpeedDP是一個輔助型圖像標注工具。貴州人工智能AI智能算法分析系統(tǒng)AI智能無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設(shè)備后，達到了實現(xiàn)智能識別的硬件條件，但是傳統(tǒng)的攝像...

慧視光電開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了工業(yè)級芯片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，核心數(shù)8核（4大4?。?，算力6.0TOPS，支持豐富的輸出接口，同時支持H264、H265兩類視頻編碼。可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據(jù)輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。這是達成目的的硬件條件。在算法領(lǐng)域，則需要一些特殊的算法。無人機執(zhí)行任務(wù)時飛在高空，地面的物體就會顯得較小，小目標通常指圖像中像素面積小于32*32的物體，一般的AI算法難以實現(xiàn)精細鎖定跟蹤。SpeedDP圖像標注操作流程很簡便。安徽智慧交通AI智能方案**AI智能AI的出現(xiàn)可以...

目標檢測（Object Detection）的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的類別和位置，是計算機視覺領(lǐng)域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態(tài)，加上成像時光照、遮擋等因素的干擾，目標檢測一直是計算機視覺領(lǐng)域相當(dāng)有有挑戰(zhàn)性的問題。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，目標檢測的應(yīng)用愈加廣，現(xiàn)已被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、交通和醫(yī)學(xué)等眾多領(lǐng)域。與基于特征的傳統(tǒng)手工方法相比，基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測方法可以學(xué)習(xí)低級和高級圖像特征，有更好的檢測精度和泛化能力媒體人被認為是被ChatGPT取代的高危職業(yè)之一。陜西AI智能智能方案AI智能隨著大模型時代到來，模型參數(shù)呈指數(shù)級增長，達到萬億級別。大模型...

成都慧視光電技術(shù)有限公司推出的SpeedDP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功能簡潔、上手快，是當(dāng)下進行AI深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的重要的工具。而且目標識別檢測領(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6.0TOPS的算力，精細分析識別到的物體，區(qū)分作物和雜草，進而為機器人提供正確的信息，輔助除草。SpeedDP是以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺。山西智慧工地AI智能人臉識別AI智能近年來，人們越來越認識到深入理解機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的必要性。不過...

YOLO系列算法是目標識別領(lǐng)域很重要的技術(shù)之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領(lǐng)域的主要范式。該框架被***用于各種實際應(yīng)用，包括自動駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標識別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領(lǐng)域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結(jié)合效率和準確性的強大解決方案，延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。據(jù)悉，YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實現(xiàn)了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數(shù)數(shù)量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的...

IDEA研究院團隊推出了GroundingDI***.5，它能夠?qū)崿F(xiàn)端側(cè)實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現(xiàn)出色，能夠快速、準確地根據(jù)語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當(dāng)前性能比較好的開集檢測模型，GroundingDI***.5Pro可以幫助構(gòu)建海量的具有物體級別語義信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)，從而有效地助力多模態(tài)大模型的訓(xùn)練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內(nèi)容和文本之間關(guān)系的理解。目前，成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來實現(xiàn)對物體的實時監(jiān)測，其中，開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，...

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(xué)習(xí)的各種方法來學(xué)習(xí)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(yīng)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(chǔ)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(yù)測待測圖像的標簽。越來越多的工作正在淘汰傳統(tǒng)的人工標注模式。甘肅智慧安防...

除了高質(zhì)量數(shù)據(jù)集產(chǎn)品外，鳳凰數(shù)據(jù)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。平臺將與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集市實現(xiàn)互聯(lián)互通，確保數(shù)據(jù)在平臺內(nèi)的安全使用。平臺也將提供一系列以數(shù)據(jù)為中心的服務(wù)，包括豐富的數(shù)據(jù)處理工具、可視化模型訓(xùn)練和微調(diào)套件、大量的數(shù)據(jù)和模型評估框架和多云異構(gòu)的算力資源。在內(nèi)地，也有很多企業(yè)開發(fā)了類似平臺，慧視光電推出的AI自動圖像標注平臺SpeedDP就是一個以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺，通過平臺能夠讓AI不斷進行學(xué)習(xí)，進而更加精確的識別圖像。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。遼寧智慧交通AI智能供應(yīng)商AI智能目標檢測（Object Detect...

圖像識別技術(shù)的高價值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務(wù)，精心設(shè)計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設(shè)計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸ΑpeedDP是以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺。山西智慧工地AI智能明火識別AI智能雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意，但是在許多領(lǐng)域，當(dāng)前的AI發(fā)展程度已經(jīng)完全能夠替代...

雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意，但是在許多領(lǐng)域，當(dāng)前的AI發(fā)展程度已經(jīng)完全能夠替代人工，勝任一些工作，圖像標注就是其中之一。在人工智能、大數(shù)據(jù)分析、自動駕駛等行業(yè)都需要進行大量的圖像標注工作，這些相關(guān)企業(yè)要么自己搭建團隊，要么尋找外面的公司，于是就產(chǎn)生了大量的圖像標注師崗位，這些崗位薪酬大都在4-6K之間，隨著崗位數(shù)量的增多，成本也不斷增加。對于專業(yè)的圖像標注公司而言，有著源源不斷的任務(wù)，那么這些圖像標注師幾乎不可能出現(xiàn)空擋時間，而對于有圖像標注需求，但是這些需求并不持久、或者說斷斷續(xù)續(xù)，那么在這個空隙時間內(nèi)，圖像標注師就是一個閑職，產(chǎn)生的成本將是一個負擔(dān)。人工標注仍然是必要的。重慶行業(yè)用A...

橋梁助航標志的正常顯示有助于引導(dǎo)船舶正常航行，防止出現(xiàn)撞上大橋等事故的發(fā)生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查，尤其是夜間。由于傳統(tǒng)的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區(qū)，巡查范圍不夠細致、作業(yè)效率低下、執(zhí)法人員存在人身安全隱患等問題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無人機搭載吊艙后實行遠程定期巡檢。無人機搭載慧視光電開發(fā)的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像，內(nèi)置成都慧視自研全國產(chǎn)化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量280g，能夠?qū)蛄荷现綐酥具M行位置、顏色、結(jié)構(gòu)的晝夜觀察識別，輔助上報目標的圖像及坐標信息。越來越多的工作正在...

我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復(fù)的看到“蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應(yīng)該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù)，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反復(fù)學(xué)習(xí)，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規(guī)格。要讓機器能夠準確識別成...

近年來,國內(nèi)外從事圖像視頻識別的公司明顯增加,谷歌、Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國內(nèi)外企業(yè)重點集中在人臉識別、智能安防和智能駕駛等領(lǐng)域進行技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品設(shè)計。對于整個人工智能行業(yè)來說,目前,包括安防、金融、工業(yè)、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域?qū)I技術(shù)的需求極大,高精度AI數(shù)據(jù)交付在助力AI產(chǎn)業(yè)場景化落地的同時,不僅帶來了更好的用戶體驗,也進一步加快了智能化時代的到來,帶動算力、算法等領(lǐng)域的振興。在各方的努力下,中國AI市場將從局部的發(fā)展向整體的上升發(fā)展,行業(yè)前景一片向好。AI可以進行快速的海量圖像數(shù)據(jù)的標注。重慶研發(fā)AI智能廠家AI智能巡檢機器人能夠?qū)崿F(xiàn)抵近待測設(shè)備，進行精細的測...

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。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)。云南AI智能服務(wù)商AI智能雖然現(xiàn)在各種公共交通已十分便捷，但是仍然存在許多無證、無資質(zhì)的車輛，這些車輛無視交通法規(guī)，所以超速...

雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意，但是在許多領(lǐng)域，當(dāng)前的AI發(fā)展程度已經(jīng)完全能夠替代人工，勝任一些工作，圖像標注就是其中之一。在人工智能、大數(shù)據(jù)分析、自動駕駛等行業(yè)都需要進行大量的圖像標注工作，這些相關(guān)企業(yè)要么自己搭建團隊，要么尋找外面的公司，于是就產(chǎn)生了大量的圖像標注師崗位，這些崗位薪酬大都在4-6K之間，隨著崗位數(shù)量的增多，成本也不斷增加。對于專業(yè)的圖像標注公司而言，有著源源不斷的任務(wù)，那么這些圖像標注師幾乎不可能出現(xiàn)空擋時間，而對于有圖像標注需求，但是這些需求并不持久、或者說斷斷續(xù)續(xù)，那么在這個空隙時間內(nèi)，圖像標注師就是一個閑職，產(chǎn)生的成本將是一個負擔(dān)。人工智能和機器學(xué)習(xí)的數(shù)字施工工具，...

在進行目標識別跟蹤時，OSD字符能夠幫助使用者更加清晰的看到識別跟蹤的效果，OSD字符疊加是目標跟蹤領(lǐng)域一個重要的部分，它能夠?qū)⒏鞣N圖像文本添加到視頻當(dāng)中，實現(xiàn)字符與視頻的疊加，進而輔助進行目標檢測、跟蹤的識別，便于觀察目標。經(jīng)過多年技術(shù)積累及更新迭代，以及客戶對OSD字符疊加的需求整理，我們將OSD拆分為多個組件，包括文字，角度顯示刻度線，矩形框，圓，多邊形，指北針等組件，可靈活設(shè)置位置、字號、顏色等屬性，為用戶定制OSD提供方便。SpeedDP能夠替代傳統(tǒng)的人工標注師。福建應(yīng)急救援AI智能人臉識別AI智能無人機吊艙除了在安防巡檢、應(yīng)急救援等領(lǐng)域有應(yīng)用前景外，隨著2024上半年低空經(jīng)濟的大力...

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)計上也注重目標區(qū)域的檢測以及特征的分類，這里目標區(qū)域的檢測采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架，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化，比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測等?；旧蟉oloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現(xiàn)實應(yīng)用。2023 年 1 月，目標檢測經(jīng)典模型 YOLO 系列再添一個新成員 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...

近年來,國內(nèi)外從事圖像視頻識別的公司明顯增加,谷歌、Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國內(nèi)外企業(yè)重點集中在人臉識別、智能安防和智能駕駛等領(lǐng)域進行技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品設(shè)計。對于整個人工智能行業(yè)來說,目前,包括安防、金融、工業(yè)、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域?qū)I技術(shù)的需求極大,高精度AI數(shù)據(jù)交付在助力AI產(chǎn)業(yè)場景化落地的同時,不僅帶來了更好的用戶體驗,也進一步加快了智能化時代的到來,帶動算力、算法等領(lǐng)域的振興。在各方的努力下,中國AI市場將從局部的發(fā)展向整體的上升發(fā)展,行業(yè)前景一片向好。深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)的進化，是人工智能社區(qū)的創(chuàng)意。湖北研發(fā)AI智能廠家AI智能對進銷存、訂貨、選品、商...

在進行目標識別跟蹤時，OSD字符能夠幫助使用者更加清晰的看到識別跟蹤的效果，OSD字符疊加是目標跟蹤領(lǐng)域一個重要的部分，它能夠?qū)⒏鞣N圖像文本添加到視頻當(dāng)中，實現(xiàn)字符與視頻的疊加，進而輔助進行目標檢測、跟蹤的識別，便于觀察目標。經(jīng)過多年技術(shù)積累及更新迭代，以及客戶對OSD字符疊加的需求整理，我們將OSD拆分為多個組件，包括文字，角度顯示刻度線，矩形框，圓，多邊形，指北針等組件，可靈活設(shè)置位置、字號、顏色等屬性，為用戶定制OSD提供方便。數(shù)據(jù)是人工智能的學(xué)習(xí)資源。重慶高性能低功耗AI智能安防AI智能深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)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(xí)不同的，它模擬我們?nèi)祟?..

YOLO（You Only Look Once）是一種目標檢測算法，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統(tǒng)一的實時目標檢測》中。自發(fā)布以來，由于其高準確性和速度，YOLO已成為目標檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。機器人是AI發(fā)展后的一個重要載體。河南深度學(xué)習(xí)AI智能科技AI智能SpeedDP包含如下五個模塊：1.數(shù)據(jù)...

SpeedDP包含如下五個模塊：1.數(shù)據(jù)集管理：采集并制作用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集；2.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)；3.模型訓(xùn)練：完成訓(xùn)練參數(shù)配置，開始模型訓(xùn)練并監(jiān)控訓(xùn)練過程，損失精度可接受時，暫停訓(xùn)練；4.模型測試：使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務(wù)場景圖像視頻數(shù)據(jù)進行模型評估；5.模型部署：模型測試結(jié)果達到預(yù)期，進行模型轉(zhuǎn)化和部署。據(jù)客戶反饋，使用了慧視光電的SpeedDP后，初步提升效率在80%以上，開發(fā)周期縮短，同時可售可租的模式，也讓企業(yè)的選擇更加靈活，為所在單位降本增效提供幫助。不斷提高目標檢測算法的準確性和效率能夠幫助提升標注精度。邊海防AI智能處理板AI智能...

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)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(xí)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(xí)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(xí)就是建立一個多層的...