湖北電力運(yùn)維AI智能供應(yīng)商

來源: 發(fā)布時間:2024-06-17

隨著人工智能的不斷發(fā)展,人工智能+給各行各業(yè)帶來了翻天覆地的變化。為了讓人工智能反哺經(jīng)濟(jì)、生活、生產(chǎn)等諸多領(lǐng)域,不少民企、事業(yè)單位開始大量采用相關(guān)人工智能服務(wù),來幫助企業(yè)節(jié)省項(xiàng)目開發(fā)時間,這樣能夠提升效率優(yōu)化項(xiàng)目成本。但是AI類服務(wù)帶來優(yōu)勢的同時也帶來了諸多問題,一方面人工智能的開發(fā)需要投入大量人力物力,包括長時間的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標(biāo)注,并且大量的投入不一定意味著能取得很好地結(jié)果?;垡曃⑿碗p光吊艙非常適用于無人機(jī)領(lǐng)域。湖北電力運(yùn)維AI智能供應(yīng)商

AI智能

圖像識別以圖像處理為基礎(chǔ),是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作,包括編碼、壓縮、復(fù)原及分割等。圖像處理過程中,以圖像輸入后,一般情況下也會通過圖像形態(tài)進(jìn)行輸出。在圖像識別過程中,將處理后的圖像輸入,一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說,圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程,原始圖像經(jīng)過圖像處理后,抽取特征并加以分類對比,以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據(jù),然后確定物體類型。從本質(zhì)上來講,可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進(jìn)行研究的過程。在圖像識別過程中,在對圖像中物體進(jìn)行檢測分離之后,將物體特征提取出來,以形狀、紋理特征等作為提取對象,一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對比分析明確物體類型后,從結(jié)構(gòu)層面上對圖像進(jìn)行分析。四川研發(fā)AI智能算法慧視RK3399圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。

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物質(zhì)生活水平的不斷提高下,人們對工作、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。

人臉識別始于20世紀(jì)60年代,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高,而真正進(jìn)入初級的應(yīng)用階段則在90年后期,以美國、日本和德國的技術(shù)為主。隨著人工智能的發(fā)展以及處理的快速迭代更新,人臉識別技術(shù)也獲得了很大的突破,同時人臉識別也是生物特征的應(yīng)用。其技術(shù)的實(shí)現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化??偟膩碚f,人臉識別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫,然后進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),通過采集需要解鎖對象的面部數(shù)據(jù),放進(jìn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對,然后完成解鎖。不斷提高目標(biāo)檢測算法的準(zhǔn)確性和效率能夠幫助提升標(biāo)注精度。

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機(jī)器視覺具有定位、識別、測量與檢測四大功能,在工業(yè)領(lǐng)域中,機(jī)器視覺可以快速、準(zhǔn)確地獲取大量信息,并且易于自動處理,因此在質(zhì)量檢測方面有著廣泛應(yīng)用。而AI圖像處理板只是實(shí)現(xiàn)這些功能的關(guān)鍵傳感器。目前,國內(nèi)的機(jī)器視覺領(lǐng)域已經(jīng)形成了龐大的產(chǎn)業(yè)鏈,從以鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像捕捉與處理系統(tǒng)等軟硬件研發(fā)制造組成的上游環(huán)節(jié),到智能化機(jī)器視覺集成組裝為主的中游環(huán)節(jié),都非常成熟。AI的不斷發(fā)展,為機(jī)器視覺不斷拓展應(yīng)用場景,而慧視AI圖像處理板的高性能正好成為該領(lǐng)域的融洽解決方案,相信在不遠(yuǎn)的將來,會有越來越多的行業(yè)知道AI圖像處理板將為他們帶來巨大的便利。人工智能的時代真的來了。AI智能算法

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目標(biāo)檢測(Object Detection)的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo)(物體),確定它們的類別和位置,是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態(tài),加上成像時光照、遮擋等因素的干擾,目標(biāo)檢測一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域相當(dāng)有有挑戰(zhàn)性的問題。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,目標(biāo)檢測的應(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)檢測方法可以學(xué)習(xí)低級和高級圖像特征,有更好的檢測精度和泛化能力湖北電力運(yùn)維AI智能供應(yīng)商