西藏深度學(xué)習(xí)AI智能算法分析平臺(tái)

在通常情況下，工業(yè)數(shù)據(jù)是海量、多樣的，并且經(jīng)常充斥著錯(cuò)誤或不相關(guān)的信息，例如停機(jī)日志。如果沒(méi)有指導(dǎo)，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常會(huì)浪費(fèi)寶貴的時(shí)間和資源來(lái)篩選無(wú)關(guān)的復(fù)雜性，浪費(fèi)寶貴的時(shí)間，并經(jīng)常產(chǎn)生誤導(dǎo)性的模型。這就是為什么人工(包括工藝工程師和操作人員)在為準(zhǔn)確模型準(zhǔn)備數(shù)據(jù)方面至關(guān)重要，他們的工藝知識(shí)有助于確定正確的數(shù)據(jù)和相關(guān)時(shí)間段。準(zhǔn)備好準(zhǔn)確的模型后，可以采用慧視光電推出的AI自動(dòng)圖像標(biāo)注軟件SpeedDP來(lái)幫助進(jìn)行AI深度學(xué)習(xí)，讓AI更加聰明，進(jìn)而更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，慧視RV1126圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。西藏深度學(xué)習(xí)AI智能算法分析平臺(tái)

傳統(tǒng)的監(jiān)控類設(shè)備有畫無(wú)聲，朝向哪個(gè)方向就只能監(jiān)控哪個(gè)方向，只能依靠人為旋轉(zhuǎn)，十分不智能。這樣的弊端可以用圖像處理板來(lái)解決。圖像處理板在算法的加持下，能夠?qū)ΡO(jiān)控設(shè)備進(jìn)行賦能，監(jiān)控所能覆蓋的區(qū)域?qū)?shí)現(xiàn)AI智能化監(jiān)控，當(dāng)有人有物靠近該區(qū)域，監(jiān)控設(shè)備就能通過(guò)AI識(shí)別立即鎖定跟蹤，一旦有危險(xiǎn)行為就能立即報(bào)警。對(duì)于單元門的防護(hù)，圖像處理板同樣能夠?qū)崿F(xiàn)智能化安防，高性能的處理器能夠快速識(shí)別認(rèn)證來(lái)訪人信息，進(jìn)而快速授權(quán)后自動(dòng)開(kāi)門四川開(kāi)發(fā)AI智能處理板SpeedDP進(jìn)行圖像標(biāo)注時(shí)的特點(diǎn)是快。

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(lái)。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(guò)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(guò)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(duì)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(wàn)的快消商品SKU，是一項(xiàng)極其龐大而復(fù)雜的AI工程。

SpeedDP有4+3的功能組合，為不同需求的客戶提供定制化服務(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)行快捷訪問(wèn)和申請(qǐng)服務(wù)；（可選）毫秒級(jí)的AI圖像標(biāo)注工具SpeedDP。

SpeedDP作為一個(gè)低門檻的深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)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(kāi)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(kāi)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(lái)更加便捷。SpeedDP也是一個(gè)運(yùn)行在移動(dòng)設(shè)備上的視覺(jué)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(lái)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(kāi)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(kāi)發(fā)時(shí)間。SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)。云南AI智能高效處理

人工標(biāo)注仍然是必要的。西藏深度學(xué)習(xí)AI智能算法分析平臺(tái)

OLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設(shè)計(jì)上也注重目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)以及特征的分類，這里目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實(shí)現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標(biāo)檢測(cè)算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當(dāng)然解決的問(wèn)題也越來(lái)越細(xì)化，比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測(cè)等?；旧蟉oloV3及以上版本的算法可以在很多場(chǎng)景下得到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。2023 年 1 月，目標(biāo)檢測(cè)經(jīng)典模型 YOLO 系列再添一個(gè)新成員 YOLOv8，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注，成為了這幾天業(yè)界的流量擔(dān)當(dāng)。西藏深度學(xué)習(xí)AI智能算法分析平臺(tái)