AI智能基本参数
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AI智能企业商机

除了高质量数据集产品外,凤凰数据还将推出以数据为中心的一站式AI训练平台,计划于近期开放内测。平台将与高质量数据集市实现互联互通,确保数据在平台内的安全使用。平台也将提供一系列以数据为中心的服务,包括丰富的数据处理工具、可视化模型训练和微调套件、大量的数据和模型评估框架和多云异构的算力资源。在内地,也有很多企业开发了类似平台,慧视光电推出的AI自动图像标注平台SpeedDP就是一个以数据为中心的一站式AI训练平台,通过平台能够让AI不断进行学习,进而更加精确的识别图像。无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作。山西智慧交通AI智能明火识别

AI智能

无损检测法是一种常用的故障诊断技术,故障诊断从本质上来讲就是模式识别问题,而模式识别又可以狭义地理解为图像识别。从介绍图像、图像识别、图像识别过程和图像识别系统的基本概念着手,就几种常用图’像识别方法的原理和特点进行比较,给出了CCD图像获取系统的组成。然后结合发动机曲轴的一种自动磁粉探伤系统实例,对系统的图像处理和识别流程进行详细的讨论,并针对一般无损检测系统难以满足曲轴的检测要求和精度要求的状况,提出经过改进的一种适用于曲轴的整体无损检测系统。该系统有助于高效和完整地获取整个曲轴的图像,提高图像信息的质量,从而提高发动机曲轴表面缺陷检测的准确性和可靠性。辽宁电力运维AI智能人脸识别RK3399图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。

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图像识别以图像处理为基础,是指以图像为对象所开展的各种处理性工作,包括编码、压缩、复原及分割等。图像处理过程中,以图像输入后,一般情况下也会通过图像形态进行输出。在图像识别过程中,将处理后的图像输入,一般情况下输出类别与图像结构分析。也就是说,图像识别是一个自原始图像到物体类型的过程,原始图像经过图像处理后,抽取特征并加以分类对比,以图像样本库资源作为对比分析的参考依据,然后确定物体类型。从本质上来讲,可以将图像识别看作是对图像分类与描述进行研究的过程。在图像识别过程中,在对图像中物体进行检测分离之后,将物体特征提取出来,以形状、纹理特征等作为提取对象,一般将图像处理融入到图像特征提取环节中。待对比分析明确物体类型后,从结构层面上对图像进行分析。

OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法,同样,在算法设计上也注重目标区域的检测以及特征的分类,这里目标区域的检测采用的是和图像区域分类定位的方式实现的。Yolo系列算法是一种比较成熟的目标检测算法框架,基于这种框架的算法还在不断地迭代中,当然解决的问题也越来越细化,比如候选区精度、比如小尺度检测等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多场景下得到现实应用。2023 年 1 月,目标检测经典模型 YOLO 系列再添一个新成员 YOLOv8,这是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一经发布就受到了业界的广关注,成为了这几天业界的流量担当。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。

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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。慧视RK3588图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。云南深度学习AI智能安防

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慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用标准的AI开发流程,即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块:数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度。可接受时,暂停训练;模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估;模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要针对一些数据需要保密、同时又有AI算法开发能力的单位、AI算法软件公司等,缩短算法的开发、优化、部署周期,同时减少人员的消耗,达到降本增效的目的。山西智慧交通AI智能明火识别

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