成都人工智能AI智能

在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會(huì)先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類。以汽車拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過的時(shí)候，汽車自身具有的檢測設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。然后車牌定位模塊就會(huì)提取車牌信息，對車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示結(jié)果。在對車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機(jī)領(lǐng)域。成都人工智能AI智能

我們教一個(gè)小孩識(shí)物的時(shí)候，比如“蘋果”，首先要讓他反復(fù)的看到“蘋果”，他便能認(rèn)識(shí)“蘋果”;他可能會(huì)認(rèn)錯(cuò)，把“梨”認(rèn)成“蘋果”，這個(gè)時(shí)候應(yīng)該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識(shí)的能力就越強(qiáng)?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能，讓機(jī)器具備理解的能力，基本過程就像教一個(gè)小孩認(rèn)蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù)，比如“蘋果”的圖片;同時(shí)，要增加大量機(jī)器會(huì)認(rèn)錯(cuò)的“負(fù)樣本”，比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反復(fù)學(xué)習(xí)，然后獲得一個(gè)有效的識(shí)別模型。對于快消商品的識(shí)別，我們不僅要認(rèn)出一個(gè)瓶子包裝，還要認(rèn)出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認(rèn)出酸奶，還要認(rèn)出是哪個(gè)品牌的酸奶，甚至是哪個(gè)口味和規(guī)格。要讓機(jī)器能夠準(zhǔn)確識(shí)別成千上萬的快消商品SKU，是一項(xiàng)極其龐大而復(fù)雜的AI工程。成都人工智能AI智能SpeedDP圖像標(biāo)注操作流程很簡便。

傳統(tǒng)攝像頭通過AI算法的賦能，可以對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的事物進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、檢測、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)。

你是否也曾一個(gè)個(gè)的將圖像添加標(biāo)簽進(jìn)行分類，如此機(jī)械式的操作令你心煩？你們單位是否也曾為了不多不少的圖像分類標(biāo)注而不得不增加一個(gè)崗位？你們也是否因圖像標(biāo)注需求和數(shù)據(jù)安全不可兼得而苦惱？為了解決這一市場需求和困境，慧視光電研發(fā)了SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)，如今平臺(tái)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端使用，可運(yùn)行于Windows或Linux操作系統(tǒng)，可完成自動(dòng)標(biāo)注、AI算法開發(fā)（項(xiàng)目配置、訓(xùn)練、評估、測試）、模型部署等相關(guān)功能，充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，幫助使用者減少人力、物力消耗，節(jié)省開發(fā)時(shí)間。AI也能夠進(jìn)行圖像標(biāo)注。

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(shí)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AI標(biāo)注是未來的趨勢。成都人工智能AI智能

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。成都人工智能AI智能

計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識(shí)別系統(tǒng):公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)，圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī),的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域賣露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的。成都人工智能AI智能