貴州數(shù)據(jù)目標識別經(jīng)驗豐富

人工智能為各行各業(yè)帶來了產(chǎn)業(yè)變化，如工業(yè)4.0、無人駕駛等領域。但是對于一般中小企業(yè)而言，人工智能的開發(fā)需要投入大量的時間和金錢，包括長時間反復的深度學習模型訓練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標注，這些加起來的成本不可預估，并且很關鍵的一點是，所有的投入不一定會達到預期的效果?；谶@樣的行業(yè)痛點，慧視SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺應運而生。通過提供豐富的算法參數(shù)設置接口，來滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。圖像處理板的性能決定了目標識別的速度和精度。貴州數(shù)據(jù)目標識別經(jīng)驗豐富

在這個感知的過程中，需要對監(jiān)控攝像頭進行AI智慧化升級，通過在監(jiān)控設備中加入慧視光電開發(fā)的RV1126圖像處理板，就能實現(xiàn)對進出入的人、車、物進行AI智能識別跟蹤鎖定，讓小區(qū)從“人過留影、車過留痕”的自動化訪客管理，到未授權進社區(qū)人員的智能識別；從老人小孩出社區(qū)提醒，到老人小孩/陌生人軌跡查詢與追蹤，以及消防通道暢通性監(jiān)測預警、AI周界報警、本地黑名單人員布防等安防舉措，成功將各類社區(qū)風險擋在門外。可以說，圖像處理板的應用能夠增強小區(qū)的預警、應急能力，從而提升小區(qū)居民的安全感、幸福感。 遼寧數(shù)據(jù)目標識別開發(fā)在需要目標識別檢測的行業(yè)當中，圖像處理板一直是識別設備當中的一個不錯的選擇。

隨著網(wǎng)購的不斷興盛，物流企業(yè)之間逐漸“卷”起來了，通過智慧物流的建設，來提升自家物流速度、物流服務體驗，以獲得更多的市場青睞。與傳統(tǒng)物流不同，智慧物流讓物流系統(tǒng)通過傳感器獲取各種末端信息，然后將信息通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心進行相應存儲和處理，進而指揮各個物流環(huán)節(jié)執(zhí)行相應操作，高效整合、調(diào)度和管理各類物流資源，為各參與方提供應用服務。從功能框架看，智慧物流主要包括智能感知、智能決策、智能執(zhí)行三大模塊。從技術框架看，智慧物流主要包括智能運輸、智能倉儲、智能配送、智能包裝、智能裝卸、智能信息處理六個方面。要想實現(xiàn)這些功能，智能化圖像處理板能夠提供巨大幫助?；垡暪怆婇_發(fā)的智能圖像處理板在定制化的算法賦能下，能夠進行自主化的目標檢測識別。在智慧物流領域，能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)很多智能化、無人化場景。

隨著人工智能的興起，AI工程師特別是基于圖像的算法工程師日益成為炙手可熱的香餑餑，特別在一些行業(yè)市場例如工業(yè)領域、軍、工領域等行業(yè)領域，需要根據(jù)具體場景對檢測識別算法進行不斷地優(yōu)化完善，已達到更高的準確率。在這個工作的過程中，對特定目標的數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證、到嵌入式平臺的模型部署是中間重要的工作，拋開人員費用不管，這將需要耗費大量的時間，是否有一款集成的工具，可以節(jié)約圖像算法工程師的時間，提升算法迭代的效率，一直是圖像算法工程師的迫切需求。雖然市場上也有一些零散的工具，甚至一些單位自己也開發(fā)了一些相關的工具，但是因為集成度低，導致使用起來始終不是那么順暢。校園監(jiān)控的智慧化升級可以用慧視圖像跟蹤板。

作為一個針對于零基礎從業(yè)人員的AI開發(fā)平臺，SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺使用操作簡便，上手快，目前慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，特別適合一些院、所等涉密單位，數(shù)據(jù)敏感或?qū)?shù)據(jù)有保密需求的用戶再也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題了。無人機吊艙能夠在高空識別被困人員。云南如何目標識別遠程協(xié)助

板卡可用于智慧校園。貴州數(shù)據(jù)目標識別經(jīng)驗豐富

傳統(tǒng)的圖像標注需要工作人員利用工具對圖像進行挨個分類，打上標簽，這樣的工作將耗費大量時間精力，并且工作的技術含量不足，還得投入相當?shù)娜肆Τ杀尽６鳶peedDP真是取代這種工作模式的工具，它通過提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、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，讓計算機通過學習樣本數(shù)據(jù)的特征表達以及數(shù)據(jù)分布然后實現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。這樣，當給定一張圖像時，就能夠自動計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大小（目標框）。通過海量的深度學習，然后實現(xiàn)解放雙手。這個常用的AI算法開發(fā)基本流程，該過程包含從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。貴州數(shù)據(jù)目標識別經(jīng)驗豐富