小兴安岭的日常巡护,是构筑东北生态安全的必要措施,进入冬季,整个小兴安岭将处于冰雪覆盖,按照传统的巡检模式,危险且费力。整个小兴安岭森林覆盖率达到96%,只靠肉眼的观察,很容易错过死角空白区的潜在危险,因此,无人机上线了。将无人机智能化,在吊舱的基础上加装具备智能图像处理的板卡,再通过定制算法的植入...
图像识别方法可以分为两大类,模型方法和搜索方法。模型方法是在业界研究和使用比较多的方法。模型的方法是试图通过一些已知“标签”的图像,通过机器学习的各种方法来学习一个描述这些标签的“模型”,从而,对于一个新的未知图像,经过这个模型判断出其应该具有的标签。基于搜索的方法是在大数据时代才出现的方法,其基础是将已知标签的图像数据建成一个可以进行高效率检索的数据库,称为图像索引。通常需要大量的图像来建索引,但图像的标签可以有少量的噪声。那么,对一副待测图像,我们到这个数据库中去找与其相同或者相似的若干图像,然后综合这些图像的标签来预测待测图像的标签。国产自研图像处理板RV1126。陕西图像识别模块算法研发
图像识别和大数据有着密不可分的关系。大数据是一个时代性的概念,也是社会发展的必然产物。我们通过大数据技术实现我们的目的--即数据挖掘。“图像"也是一种教据,而图像识别是将非结构化教据结构化的必要过程。图像识别技术日益火热,每年都在更新着新的技术和成果。如今,图像识别技术更是从搜图识物发展到了视频领域,不断给我们带来惊喜。慧视光电推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,是一个能够实现AI自动图像识别并标注的工具,它能够帮助节约大量的项目开发成本。四川小体积图像识别模块处理版精确的远程打击可以采用慧视RV1126图像处理板。
图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边,例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等,而这些图像识别进展的背后推动力是深度学习。深度学习的成功主要得益于三个方面:大规模数据集的产生、强有力的模型的发展以及可用的大量计算资源。对于各种各样的图像识别任务,精心设计的深度神经网络已经远远超越了以前那些基于人工设计的图像特征的方法。尽管到目前为止深度学习在图像识别方面已经取得了巨大成功,但在它进一步广泛应用之前,仍然有很多挑战需要我们去面对。
国内头部数据采集标注服务商云测数据在图像识别数据服务的实践我们了解到,其训练数据服务方案已经在众多的图像识别应用中落地,包含汽车、手机、工业、家居、金融、安防、新零售、地产等行业。以智能驾驶场景为例,通过数据采集服务,可对智能驾驶主流应用场景包括DMS与ADAS进行覆盖,包括驾驶员信息备采、多模及车载语音采集、物体采集等众多场景的搭建采集;在数据标注服务方面可满足图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型,从而获取高效、安全的,贴合应用场景的数据。从模型训练的源头保证图像视频识别技术的准确性,增强各大企业人工智能优势的优势,塑造企业核心数据壁垒。RK3588板卡能够定制吗?
小区是社区的基本生活单元,如何守护这片净土是社会各界迫切需要解决的问题。小区安防主要以防火防盗为主,在以前,小区的防火防盗系统全靠物业保安的不间断巡逻,这一模式暴露出覆盖面、时效性不足等诸多问题。随着智慧城市建设的深入,运用各种科技设备将小区进行智慧化赋能,从而辅助防火防盗报警,物防模式相对于人防在覆盖面和监控时间有着优势。慧视光电开发的AI智能图像处理板通过定制算法的加持,能够在小区传统监控摄像头的基础上实现智慧小区的建设,能够实现门禁系统、火灾监测、周界安防、昼夜可视化小区监控等措施。振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。云南RV1126开发板图像识别模块人工智能芯片
RV1126是纯国产化板卡。陕西图像识别模块算法研发
在人工智能时代,图像标注不仅能够反哺AI的发展,还能进一步降低项目成本。传统的图像标注需要人工采用文本或者相应工具机械式的进行图像标签分配,例如谷歌就曾大量使用图像验证码,用户在进行验证码点击的时候也在进行图像人工标注。当然,每个人点击的数量有限,你可能还会觉得很有趣,但当这成为一种常态,成为一项工作的时候,就是极其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此,一方面为了解决这项必要且乏味工作带来的枯燥感,一方面提高图像分类标注的效率。AI图像标注开始进入图像分类标注的历史舞台,许多大公司都相继推出了自己的产品,但是高额的费用、地域的限制、数据安全等问题让许多中小企业甚至企事业单位望而却步。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台正在改变日常的图像标注的历史,平民化、性价比高的特点让你不再艳羡那些AI图像标注工具,真正走入“千万家”。陕西图像识别模块算法研发
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