重慶智慧消防AI智能口罩識(shí)別

人工智能為各行各業(yè)帶來了產(chǎn)業(yè)變革，如工業(yè)4.0、無人駕駛等領(lǐng)域。但是對(duì)于一般中小企業(yè)而言，人工智能的開發(fā)需要投入大量的時(shí)間和金錢，包括長(zhǎng)時(shí)間反復(fù)的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標(biāo)注，這些加起來的成本不可預(yù)估，并且很關(guān)鍵的一點(diǎn)是，所有的投入不一定會(huì)達(dá)到預(yù)期的效果。基于這樣的行業(yè)痛點(diǎn)，慧視SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。通過提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，來滿足不同用戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景的定制化需求。工程師以RV1126核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。重慶智慧消防AI智能口罩識(shí)別

隨著大模型時(shí)代到來，模型參數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，達(dá)到萬億級(jí)別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務(wù)發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。在這種趨勢(shì)下，大模型訓(xùn)練所需算力巨大，遠(yuǎn)超單個(gè)芯片的處理速度，而多卡分布式訓(xùn)練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國(guó)產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展和實(shí)用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓(xùn)練平臺(tái)SpeedDP就可以通過大量的數(shù)據(jù)注入，讓AI進(jìn)行不斷的模型訓(xùn)練，不斷地深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明，為目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別提供幫助。重慶深度學(xué)習(xí)AI智能供應(yīng)商工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

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(kù)，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(kù)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。

近年來,國(guó)內(nèi)外從事圖像視頻識(shí)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(guó)內(nèi)外企業(yè)重點(diǎn)集中在人臉識(shí)別、智能安防和智能駕駛等領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品設(shè)計(jì)。對(duì)于整個(gè)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(chǎng)景化落地的同時(shí),不僅帶來了更好的用戶體驗(yàn),也進(jìn)一步加快了智能化時(shí)代的到來,帶動(dòng)算力、算法等領(lǐng)域的振興。在各方的努力下,中國(guó)AI市場(chǎng)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算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行智能目標(biāo)識(shí)別。

計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識(shí)別系統(tǒng):公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)，圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī),的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域賣露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的?；垡昍K3399PRO圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無間隙信息化監(jiān)控。江西電力運(yùn)維AI智能

慧視RK3588圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無間隙信息化監(jiān)控。重慶智慧消防AI智能口罩識(shí)別

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。重慶智慧消防AI智能口罩識(shí)別