福建高效目標識別經(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。刷臉付款能夠成功是因為攝像頭具備目標識別能力。福建高效目標識別經(jīng)驗豐富

在人工智能時代，圖像標注不僅能夠反哺AI的發(fā)展，還能進一步降低項目成本。傳統(tǒng)的圖像標注需要人工采用文本或者相應工具機械式的進行圖像標簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗證碼，用戶在進行驗證碼點擊的時候也在進行圖像人工標注。當然，每個人點擊的數(shù)量有限，你可能還會覺得很有趣，但當這成為一種常態(tài)，成為一項工作的時候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標注的效率。AI圖像標注開始進入圖像分類標注的歷史舞臺，許多大公司都相繼推出了自己的產(chǎn)品，但是高額的費用、地域的限制、數(shù)據(jù)安全等問題讓許多中小企業(yè)甚至企事業(yè)單位望而卻步。慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺正在改變?nèi)粘５膱D像標注的歷史，平民化、性價比高的特點讓你不再艷羨那些AI圖像標注工具，真正走入“千萬家”。貴州多系統(tǒng)適配目標識別鄭重承諾慧視光電的微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)目標跟蹤識別。

近年來，我國多地智慧城市建設取得較好的成效，諸多創(chuàng)新技術和解決方案得到廣泛應用。而在智慧停車方面，許多公共場所也開始逐步落地應用。一車一桿的系統(tǒng)，智能識別進出入車輛，控制車輛進出入，統(tǒng)計車位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱，該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設備于一體，其中圖像處理板內(nèi)置車牌識別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別，并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優(yōu)化管理。

近期，港劇《新聞女王》火爆兩地，為了競爭臺里的新聞女王，人人都費盡心思，想要全年無休，連續(xù)播報黃金時段的新聞，不禁“卷”死劇中人物，更讓觀眾咬牙切齒。當然，全年不休屬實有點夸張了，人畢竟不是機器，能夠無休止的連續(xù)工作。因此，人再卷，也是需要休息的，而AI卻不一樣，AI真的可以卷死全部競爭者。AI播報新聞，那是真的可以實現(xiàn)7*24小時不間斷，逼真的形象、流暢的語言動作，看上去就像真人一樣。除了新聞行業(yè)，圖像標注領域的AI也可以卷死人工標注。小型圖像處理板當屬慧視光電的全國產(chǎn)化圖像處理板Viztra-LE026。

5月31日是世界無煙日，在國家的大力整治下，公共場所的禁煙取得了一定成效，不少公共場所都設有專門的吸煙區(qū)域，但是人為的管控并不能做到完全杜絕，吸煙不只會帶來二手煙的危害，還增大了火災風險。據(jù)中國消防的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，過去十年吸煙造成的火災多達20余萬起，占火災總起數(shù)7.7℅。一支煙通常延燒時間在10分鐘左右，丟棄的煙頭根據(jù)它的長短延燒時間也在1～4分鐘左右。煙頭表面溫度200℃～300℃，燃著的煙中心溫度可達700℃～800℃。而大多數(shù)可燃物的燃點低于這個溫度，如紙張燃點為130℃，棉花燃點為210℃～255℃，天然橡膠燃點為129℃，木材燃點為250℃～300℃，麥草燃點為200℃，滌綸纖維燃點為390℃。煙頭的中心溫度是以上物質(zhì)燃點的2倍至5倍。板卡是可以用于遠程打擊的。山西多系統(tǒng)適配目標識別定制

校園監(jiān)控的智慧化升級可以用慧視圖像跟蹤板。福建高效目標識別經(jīng)驗豐富

慧視SpeedDP開發(fā)平臺采用標準的AI開發(fā)流程，即需求分析->數(shù)據(jù)采集標注->模型訓練->測試驗證->模型部署。實際操作部分可分為如下五個模塊：1.數(shù)據(jù)集管理：采集并制作用于訓練和測試的數(shù)據(jù)集；2.項目配置：根據(jù)項目的實際情況，對調(diào)整相關配置參數(shù)進行定制化開發(fā)；3.模型訓練：完成訓練參數(shù)配置，開始模型訓練并監(jiān)控訓練過程，損失精度，可接受時，暫停訓練；4.模型測試：使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務場景圖像視頻數(shù)據(jù)進行模型評估；5.模型部署：模型測試結果達到預期，進行模型轉化和部署。福建高效目標識別經(jīng)驗豐富