湖南安防AI智能視覺

傳統(tǒng)攝像頭通過AI算法的賦能，可以對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的事物進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、檢測(cè)、跟蹤。例如，搭載于無人機(jī)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(dòng)的汽車。AI智能算法分析是一種計(jì)算機(jī)的“分析”和“識(shí)別”技術(shù)，作為一種計(jì)算機(jī)“視覺”科技，可以讓攝像頭當(dāng)作人的“眼睛”，智能設(shè)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(xiǎn)或者其他特殊情況發(fā)生的能力。通過大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，AI智能算法能夠不斷進(jìn)步，從而更加符合使用者的期望。這種技術(shù)能夠廣泛應(yīng)用于我們的各行各業(yè)?；垡旳I圖像處理板是高精度識(shí)別的板卡。湖南安防AI智能視覺

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。智慧工地AI智能分析軟件Viztra-LE034圖像處理板識(shí)別概率超過85%。

物質(zhì)生活水平的不斷提高下，人們對(duì)工作、居住等環(huán)境安全的重視與日俱增。特別是在城市中，選擇一處房子，除了區(qū)位地段，其安防水平也是人們首要考慮的一點(diǎn)。傳統(tǒng)的社區(qū)依靠人工巡查來實(shí)現(xiàn)安防，即便是監(jiān)控普及后，傳控監(jiān)控的有畫無聲、無法24小時(shí)監(jiān)視等弊端也一樣突出，人工+監(jiān)控的人力運(yùn)維成本增加使得安防責(zé)任服務(wù)商苦不堪言，效率低、漏洞多、死角無法覆蓋的問題使得居民怨聲載道。隨著AI的不斷發(fā)展，智慧社區(qū)開始逐步建設(shè)，社區(qū)的安防措施也逐漸向智能化轉(zhuǎn)型。

在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，當(dāng)無人機(jī)掛載吊艙飛行時(shí)，攝像頭就能自動(dòng)獲取作物狀態(tài)，并加以分析輸出相應(yīng)數(shù)據(jù)，能夠讓管理者更好地了解整體狀況。在交通領(lǐng)域，將AI算法賦能路邊的攝像頭，能夠?qū)崿F(xiàn)人流量、車流量的智能統(tǒng)計(jì)，為交通管理部門提供詳細(xì)的車流數(shù)據(jù)，從而為出臺(tái)緩解交通壓力的措施提供數(shù)據(jù)支撐。AI算法使用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來不斷提升自身的識(shí)別能力。即使是十分復(fù)雜的照片、特征、特征或物體，也可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法或邏輯來找到?；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。

SpeedDP作為一個(gè)低門檻的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)，能夠?yàn)槭褂谜咛峁臄?shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。目前，SpeedDP提供網(wǎng)頁(yè)端和移動(dòng)端兩種選擇，網(wǎng)頁(yè)端可以在局域網(wǎng)使用，而移動(dòng)端能夠快速直觀的驗(yàn)證所開發(fā)的不同算法在移動(dòng)端部署時(shí)的實(shí)際效果，使用起來更加便捷。SpeedDP也是一個(gè)運(yùn)行在移動(dòng)設(shè)備上的視覺算法測(cè)試工具集，支持的主要任務(wù)功能包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、多目標(biāo)跟蹤，主要的部署平臺(tái)是RockChip嵌入式硬件平臺(tái)包括RK3399pro、RK3588等。軟件可運(yùn)行于Windows或Linux操作系統(tǒng)，來幫助使用者完成自動(dòng)標(biāo)注、AI算法（目前支持目標(biāo)檢測(cè)）開發(fā)（項(xiàng)目配置、訓(xùn)練、評(píng)估、測(cè)試）、模型部署等相關(guān)功能，在充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，能夠有效減少人力、物力消耗，節(jié)省項(xiàng)目開發(fā)時(shí)間。模型部署，就是將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境中，在這個(gè)環(huán)境中，模型可以接受輸入并返回輸出。甘肅邊海防AI智能目標(biāo)跟蹤

SpeedDP整體安全性很高。湖南安防AI智能視覺

YOLO（You Only Look Once）是一種目標(biāo)檢測(cè)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(shí)時(shí)檢測(cè)和分類對(duì)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(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)》中。自發(fā)布以來，由于其高準(zhǔn)確性和速度，YOLO已成為目標(biāo)檢測(cè)和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機(jī)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。湖南安防AI智能視覺