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來源: 發(fā)布時間:2024-05-14

部署機器學習模型,也稱為模型部署,簡單來說就是將機器學習模型集成到現(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))可以使用訓練有素的機器學習模型進行預測。模型部署與機器學習系統(tǒng)架構密切相關,機器學習系統(tǒng)架構是指系統(tǒng)內軟件組件的排列和交互,以實現(xiàn)預定義的目標。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模型訓練,讓AI更加智能?;垡昍K3399圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。AI智能提供商

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無損檢測法是一種常用的故障診斷技術,故障診斷從本質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。四川智慧消防AI智能方案**慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。

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近年來,國內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、格靈深瞳等國內外企業(yè)重點集中在人臉識別、智能安防和智能駕駛等領域進行技術研發(fā)與產(chǎn)品設計。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、教育等領域對AI技術的需求極大,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。

傳統(tǒng)攝像頭通過AI算法的賦能,可以對目標區(qū)域內的事物進行自動識別、檢測、跟蹤。例如,搭載于無人機的吊艙,在AI智能算法的加持下,就能鎖定跟蹤路面快速移動的汽車。AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術,作為一種計算機“視覺”科技,可以讓攝像頭當作人的“眼睛”,智能設備終端作為人的“大腦”,讓視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發(fā)生的能力。通過大量的數(shù)據(jù)進行訓練,AI智能算法能夠不斷進步,從而更加符合使用者的期望。這種技術能夠廣泛應用于我們的各行各業(yè)。慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能,變被動為主動,提供多種能主動預警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。

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基于以上強烈的市場需求,成都慧視光電技術有限公司推出了SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺,該平臺是一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺,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。SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺提供豐富的算法參數(shù)設置接口,滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。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,數(shù)據(jù)敏感或對數(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。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?;垡昍K3399PRO圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。四川智慧消防AI智能方案**

慧視RK3588圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。AI智能提供商

慧視SpeedDP深度學習算法開發(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: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;項目配置:根據(jù)項目的實際情況,對調整相關配置參數(shù)進行定制化開發(fā);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??山邮軙r,暫停訓練;模型測試:使用數(shù)據(jù)集或實際業(yè)務場景圖像視頻數(shù)據(jù)進行模型評估;模型部署:模型測試結果達到預期,進行模型轉化和部署?;垡暪怆奡peedDP深度學習算法開發(fā)平臺主要針對一些數(shù)據(jù)需要保密、同時又有AI算法開發(fā)能力的單位、AI算法軟件公司等,縮短算法的開發(fā)、優(yōu)化、部署周期,同時減少人員的消耗,達到降本增效的目的。AI智能提供商