重慶智慧監(jiān)獄AI智能視覺

圖像識別技術(shù)，是機器視覺的一種現(xiàn)實應(yīng)用。它模擬人眼的觀察能力，利用復(fù)雜的算法，從圖像中提取關(guān)鍵信息。在醫(yī)療領(lǐng)域，它能輔助醫(yī)生進行精確診斷；在安防領(lǐng)域，它能實現(xiàn)高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領(lǐng)域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識別的應(yīng)用很廣，功能強大，是現(xiàn)代科技的重要成就?；垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板在目標(biāo)識別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標(biāo)識別檢測，能夠為使用者提供目標(biāo)跟蹤、定點檢測等領(lǐng)域的便捷服務(wù)。標(biāo)注需要大量人工勞動一直是采用計算機視覺的主要障礙之一。重慶智慧監(jiān)獄AI智能視覺

圖像識別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標(biāo)簽”的圖像，通過機器學(xué)習(xí)的各種方法來學(xué)習(xí)一個描述這些標(biāo)簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經(jīng)過這個模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽?；谒阉鞯姆椒ㄊ窃诖髷?shù)據(jù)時代才出現(xiàn)的方法，其基礎(chǔ)是將已知標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個可以進行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標(biāo)簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數(shù)據(jù)庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標(biāo)簽來預(yù)測待測圖像的標(biāo)簽。河南智慧城市AI智能服務(wù)平臺RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡，具備高性能、高精度的優(yōu)點。

例如在工廠庫房，它能夠大限度地提高供應(yīng)鏈的效率，提高整體生產(chǎn)率。通過AI來分析和監(jiān)控庫存，并根據(jù)收集客戶的購物習(xí)慣，從而提升服務(wù)體驗，增加市場競爭力。在自動駕駛領(lǐng)域，AI賦能的攝像頭能夠自動化識別監(jiān)控周邊環(huán)境，判斷路面是否存在障礙物，從而在自動駕駛時精確避障。在人員密集的開放性場所，如車站、商城等，AI算法賦能的攝像頭能夠監(jiān)控每一個人的行為舉止，當(dāng)出現(xiàn)危險性行為時，AI監(jiān)控就能立即識別并報警，減少危險行為的進一步傷害。在制造業(yè)領(lǐng)域，搭載AI算法的攝像頭能夠比人眼更加精確的判斷產(chǎn)品是否出現(xiàn)瑕疵，從而提升良品率。

人臉識別始于20世紀(jì)60年代，隨著計算機技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進入初級的應(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)的實現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強人工智能的轉(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，然后進行機器學(xué)習(xí)，通過采集需要解鎖對象的面部數(shù)據(jù)，放進數(shù)據(jù)庫進行比對，然后完成解鎖。SpeedDP圖像標(biāo)注操作流程很簡便。

SpeedDP是成都慧視光電技術(shù)有限公司打造的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺，可運行于Windows或Linux操作系統(tǒng)，可完成自動標(biāo)注、AI算法（目前支持目標(biāo)檢測）開發(fā)（項目配置、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，幫助客戶減少人力、物力消耗，節(jié)省開發(fā)時間。目前支持的主要任務(wù)功能包括圖像分類、目標(biāo)檢測、多目標(biāo)跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括rk3399pro、rk3588等。對于一些有圖像標(biāo)注的企業(yè)單位，SpeedDP能夠幫助進行快速的圖像標(biāo)注，提升效率。SpeedDP是以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺。甘肅研發(fā)AI智能算法

人工標(biāo)注仍然是必要的。重慶智慧監(jiān)獄AI智能視覺

YOLO（You Only Look Once）是一種目標(biāo)檢測算法，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)，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統(tǒng)一的實時目標(biāo)檢測》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)檢測基準(zhǔn)測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學(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。重慶智慧監(jiān)獄AI智能視覺