西藏AI智能視覺

我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復(fù)的看到“蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應(yīng)該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù)，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反復(fù)學(xué)習(xí)，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規(guī)格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復(fù)雜的AI工程。慧視RV1126圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。西藏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識別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標識別檢測，能夠為使用者提供目標跟蹤、定點檢測等領(lǐng)域的便捷服務(wù)。四川圖像識別AI智能深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)的進化，是人工智能社區(qū)的創(chuàng)意。

我國作為世界上鄰國**多、邊境線長的國家之一，擁有長達2.2萬公里的邊境線。很多不法分子常常利用邊境復(fù)雜環(huán)境的特點進行非法偷渡，復(fù)雜的邊境環(huán)境給我們的邊防安防造成了極大的阻礙，但是即使面對這樣的環(huán)境，邊境安防也不可松懈。隨著技術(shù)的發(fā)展，邊境安防的模式也在不斷進步，以往，我們都是依靠邊境安防警察夜以繼日的巡邏，漫長的邊境線讓我們的邊境警察難以實現(xiàn)全覆蓋。如今，隨著邊境安防系統(tǒng)的逐步建立，更加高效，更加省力的特點，讓邊境安防事半功倍。

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)該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時代才出現(xiàn)的方法，其基礎(chǔ)是將已知標簽的圖像數(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簽來預(yù)測待測圖像的標簽。通過海量的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，SpeedDP能夠更加聰明。

信息戰(zhàn)將會是未來戰(zhàn)場的主要形式之一，信息的獲取、加工、處理、分析、傳遞、控制、遮斷能力將影響***的進程。無人偵察機作為信息獲取的重要手段，在偵察監(jiān)視體系中發(fā)揮著其他裝備難以替代的作用，無人機以其在信息獲取中的突出地位和獨特優(yōu)勢得到大量關(guān)注。作為空中偵察平臺和武器平臺，無人機通過攜帶吊艙后，能夠執(zhí)行偵察監(jiān)視、激光制導(dǎo)、電子干擾、通信中繼、目標定位、戰(zhàn)斗評估等任務(wù)。此外，無人機還可進行精確打擊、定點轟炸，甚至還可以攔截戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈和巡航導(dǎo)彈，代替人員在核生化或其他特殊條件下執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)。人工智能和機器學(xué)習(xí)算法可用于分析來自各種來源的大量數(shù)據(jù)。西藏高性能低功耗AI智能識別軟件

機器人是AI發(fā)展后的一個重要載體。西藏AI智能視覺

要解決小目標難以追蹤的這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數(shù)據(jù)增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設(shè)計合適的標簽分配方法，以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環(huán)境信息或者其他容易檢測的物體之間的關(guān)系來輔助小目標的檢測。此外，利用自研的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺，通過不斷的深度學(xué)習(xí)，能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機高空識別領(lǐng)域，完全能夠彌補傳統(tǒng)算法的不足，達到更加穩(wěn)定鎖定跟蹤的目的。西藏AI智能視覺