人工智能AI智能算法分析平臺(tái)

對(duì)進(jìn)銷(xiāo)存、訂貨、選品、商業(yè)選址都很有幫助。大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的算法會(huì)根據(jù)近幾年的數(shù)據(jù)，加上天氣、節(jié)日、時(shí)間段的影響，機(jī)器就可以處理進(jìn)銷(xiāo)存的訂貨、研究用戶(hù)的消費(fèi)行為，對(duì)未來(lái)的選品和定價(jià)都非常有幫助。圖像識(shí)別、聲音識(shí)別、數(shù)字化人工智能算法三大技術(shù)只能搭起機(jī)器識(shí)別的骨架，但如何讓零售變的更加智能，還需要更深層次的技術(shù)做支持，如何在表層技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行更深層次的剖析，是現(xiàn)在智能零售業(yè)急需解決的問(wèn)題，下面我們就智能零售中運(yùn)用比較多的技術(shù)——圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)要的解析?；垡暪怆婇_(kāi)發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。人工智能AI智能算法分析平臺(tái)

在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，當(dāng)無(wú)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(chē)流量的智能統(tǒng)計(jì)，為交通管理部門(mén)提供詳細(xì)的車(chē)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(lái)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(lái)找到。湖北智慧安防AI智能提供商SpeedDP是一個(gè)輔助型圖像標(biāo)注工具。

目標(biāo)檢測(cè)（Object Detection）的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo)（物體），確定它們的類(lèi)別和位置，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的主要問(wèn)題之一。由于各類(lèi)物體有不同的外觀(guān)、形狀和姿態(tài)，加上成像時(shí)光照、遮擋等因素的干擾，目標(biāo)檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域相當(dāng)有有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用愈加廣，現(xiàn)已被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、交通和醫(yī)學(xué)等眾多領(lǐng)域。與基于特征的傳統(tǒng)手工方法相比，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法可以學(xué)習(xí)低級(jí)和高級(jí)圖像特征，有更好的檢測(cè)精度和泛化能力

除了高質(zhì)量數(shù)據(jù)集產(chǎn)品外，鳳凰數(shù)據(jù)還將推出以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺(tái)，計(jì)劃于近期開(kāi)放內(nèi)測(cè)。平臺(tái)將與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集市實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，確保數(shù)據(jù)在平臺(tái)內(nèi)的安全使用。平臺(tái)也將提供一系列以數(shù)據(jù)為中心的服務(wù)，包括豐富的數(shù)據(jù)處理工具、可視化模型訓(xùn)練和微調(diào)套件、大量的數(shù)據(jù)和模型評(píng)估框架和多云異構(gòu)的算力資源。在內(nèi)地，也有很多企業(yè)開(kāi)發(fā)了類(lèi)似平臺(tái)，慧視光電推出的AI自動(dòng)圖像標(biāo)注平臺(tái)SpeedDP就是一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺(tái)，通過(guò)平臺(tái)能夠讓AI不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)，進(jìn)而更加精確的識(shí)別圖像。人工智能Artificial Intelligence、機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning和深度學(xué)習(xí)Deep Learning通常可以互換使用。

SpeedDP有4+3的功能組合，為不同需求的客戶(hù)提供定制化服務(wù)。項(xiàng)目配置：含任務(wù)屬性（當(dāng)前支持目標(biāo)檢測(cè)）、算法模型（當(dāng)前支持YOLO-X）、項(xiàng)目參數(shù)等；模型訓(xùn)練：支持模型參數(shù)配置、訓(xùn)練過(guò)程可視化等；模型評(píng)估：支持評(píng)價(jià)體系（如：AP）、結(jié)果統(tǒng)計(jì)等；數(shù)據(jù)測(cè)試：支持?jǐn)?shù)據(jù)（圖像、視頻）的實(shí)時(shí)加載測(cè)試，輸出OSD疊加后的測(cè)試結(jié)果；自動(dòng)標(biāo)注：基于導(dǎo)入數(shù)據(jù)集快速生成標(biāo)注結(jié)果，支持標(biāo)注工具（LabelImg）讀取和調(diào)整；（可選）模型部署：支持PC端、嵌入式端（瑞芯微平臺(tái)，RKNN/RKNN2）兩種部署方式；（可選）Web服務(wù)：支持快速搭建Web服務(wù)，用于團(tuán)隊(duì)內(nèi)部或?qū)ν膺M(jìn)行快捷訪(fǎng)問(wèn)和申請(qǐng)服務(wù)；（可選）SpeedDP整體安全性很高。人工智能AI智能算法分析平臺(tái)

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。人工智能AI智能算法分析平臺(tái)

垃圾分類(lèi)是一門(mén)大學(xué)問(wèn)，日常生活經(jīng)驗(yàn)不足的人往往分不清垃圾類(lèi)別，這就對(duì)垃圾分類(lèi)工作造成了極大地阻礙。此外，有的地方用人工對(duì)垃圾進(jìn)行分揀，這無(wú)疑費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，許多垃圾處理企業(yè)逐步采用機(jī)器進(jìn)行分揀，但是傳統(tǒng)的分揀機(jī)器只具備簡(jiǎn)單的拿放功能，并不能對(duì)垃圾進(jìn)行細(xì)致的分類(lèi)，又得進(jìn)行二次回收工作，一來(lái)二去，成本不言而喻。倘若要告別傳統(tǒng)垃圾分揀的弊端，那么機(jī)器AI識(shí)別將是不錯(cuò)的解決方案。AI目標(biāo)識(shí)別是指攝像頭在特定算法的作用下，能夠?qū)δ繕?biāo)范圍的物體進(jìn)行分類(lèi)，例如瓶子、紙質(zhì)物體屬于可回收物，就不應(yīng)該和廚余垃圾放在一起，再比如瓶子屬于塑料類(lèi)別，就不應(yīng)該和紙質(zhì)物品分在一類(lèi)。在這類(lèi)工作中，AI目標(biāo)識(shí)別將極大地解放雙手，提升垃圾分揀回收的效率。人工智能AI智能算法分析平臺(tái)