AI智能基本参数
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AI智能企业商机

SpeedDP有4+3的功能组合,为不同需求的客户提供定制化服务。项目配置:含任务属性(当前支持目标检测)、算法模型(当前支持YOLO-X)、项目参数等;模型训练:支持模型参数配置、训练过程可视化等;模型评估:支持评价体系(如:AP)、结果统计等;数据测试:支持数据(图像、视频)的实时加载测试,输出OSD叠加后的测试结果;自动标注:基于导入数据集快速生成标注结果,支持标注工具(LabelImg)读取和调整;(可选)模型部署:支持PC端、嵌入式端(瑞芯微平台,RKNN/RKNN2)两种部署方式;(可选)Web服务:支持快速搭建Web服务,用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务;(可选)慧视光电开发的慧视AI图像处理板,采用了国产高性能CPU。湖北开放AI智能

AI智能

你是否也曾一个个的将图像添加标签进行分类,如此机械式的操作令你心烦?你们单位是否也曾为了不多不少的图像分类标注而不得不增加一个岗位?你们也是否因图像标注需求和数据安全不可兼得而苦恼?为了解决这一市场需求和困境,慧视光电研发了SpeedDP深度学习算法开发平台,如今平台已经实现移动端使用,可运行于Windows或Linux操作系统,可完成自动标注、AI算法开发(项目配置、训练、评估、测试)、模型部署等相关功能,充分保证数据安全的基础上,帮助使用者减少人力、物力消耗,节省开发时间。山西智慧园区AI智能提供商Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。

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深度学习是机器学习的一个分支,只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的,它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如,神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候,边缘检测类的神经元先反应比较大,也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样,经过科学家大量的观察与实验,总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取,从一个简单的层级到一个复杂的层级,这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式,首先拿到互联网上海量的数据,拿到以后才有海量样本,把海量样本抓取过来做训练,抓取到重要特征,建立一个网络,因为深度学习就是建立一个多层的神经网络,肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层,但是有些复杂的,像刚才讲的谷歌的,里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算,有的层会做图像预算,一般随着层级往下,特征会越来越抽象。

传统摄像头通过AI算法的赋能,可以对目标区域内的事物进行自动识别、检测、跟踪。例如,搭载于无人机的吊舱,在AI智能算法的加持下,就能锁定跟踪路面快速移动的汽车。AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术,作为一种计算机“视觉”科技,可以让摄像头当作人的“眼睛”,智能设备终端作为人的“大脑”,让视频监控系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。通过大量的数据进行训练,AI智能算法能够不断进步,从而更加符合使用者的期望。这种技术能够广泛应用于我们的各行各业。RK3399图像处理板识别概率超过85%。

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图像识别技术,是机器视觉的一种现实应用。它模拟人眼的观察能力,利用复杂的算法,从图像中提取关键信息。在医疗领域,它能辅助医生进行精确诊断;在安防领域,它能实现高效的人脸识别和异常行为检测;在自动驾驶领域,它能为车辆提供精确的道路信息。图像识别的应用很广,功能强大,是现代科技的重要成就。慧视光电开发的图像处理板在目标识别算法的赋能下就能够实现精确的目标识别检测,能够为使用者提供目标跟踪、定点检测等领域的便捷服务。工程师以RK3588核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。湖北开放AI智能

慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案能够实现安全生产。湖北开放AI智能

传统意义上的图像跟踪主要分为两种,一种是通过在一定载体上安装定位设备并结合无线传输设备对载体的实时位置进行定位或描绘出移动轨迹,这种跟踪设备主要用于消防、户外探险等领域;另一种跟踪设备主要是指图像跟踪板,根据技术发展的过程,有基于DSP的图像跟踪板和基于AI芯片的图像跟踪板两种,其原理是通过提前在图像跟踪板中装入目标图像,跟踪板在视场内寻找类似的目标实时检测,找到之后进行实时跟踪。随着AI芯片的大规模应用,以及客户对跟踪板性能要求的提升,传统的基于DSP的图像跟踪技术已经难以达到应用的要求,很多总体单位对跟踪设备提出了智能学习、多目标检测、打了不管、更高的识别率等要求,基于AI的跟踪设备得到了越来越广泛的应用,例如各种空中侦查设备、抓捕设备、智能边海防设备、船用光电设备、智能化等都需要各种各样的智能图像跟踪设备进行匹配。湖北开放AI智能

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