AI智能基本参数
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AI智能企业商机

人工智能为各行各业带来了产业变革,如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言,人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱,包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注,这些加起来的成本不可预估,并且很关键的一点是,所有的投入不一定会达到预期的效果。基于这样的行业痛点,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口,来满足不同用户业务场景的定制化需求。Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。湖北开发AI智能算法

AI智能

垃圾分类是一门大学问,日常生活经验不足的人往往分不清垃圾类别,这就对垃圾分类工作造成了极大地阻碍。此外,有的地方用人工对垃圾进行分拣,这无疑费时又费力,许多垃圾处理企业逐步采用机器进行分拣,但是传统的分拣机器只具备简单的拿放功能,并不能对垃圾进行细致的分类,又得进行二次回收工作,一来二去,成本不言而喻。倘若要告别传统垃圾分拣的弊端,那么机器AI识别将是不错的解决方案。AI目标识别是指摄像头在特定算法的作用下,能够对目标范围的物体进行分类,例如瓶子、纸质物体属于可回收物,就不应该和厨余垃圾放在一起,再比如瓶子属于塑料类别,就不应该和纸质物品分在一类。在这类工作中,AI目标识别将极大地解放双手,提升垃圾分拣回收的效率。重庆慧视光电AI智能图像处理工程师以RK3399PRO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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随着人工智能的不断发展,人工智能+给各行各业带来了翻天覆地的变化。为了让人工智能反哺经济、生活、生产等诸多领域,不少民企、事业单位开始大量采用相关人工智能服务,来帮助企业节省项目开发时间,这样能够提升效率优化项目成本。但是AI类服务带来优势的同时也带来了诸多问题,一方面人工智能的开发需要投入大量人力物力,包括长时间的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注,并且大量的投入不一定意味着能取得很好地结果。

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。慧视RK3399PRO板卡可以用于大型公共停车场。

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SpeedDP是成都慧视光电技术有限公司打造的深度学习算法开发平台,可运行于Windows或Linux操作系统,可完成自动标注、AI算法(目前支持目标检测)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,帮助客户减少人力、物力消耗,节省开发时间。目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪,主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。对于一些有图像标注的企业单位,SpeedDP能够帮助进行快速的图像标注,提升效率。RK3399PRO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。河南电力运维AI智能明火识别

人工智能和机器学习技术,还可以帮助提高建筑工地的安全性并降低风险。湖北开发AI智能算法

例如在工厂库房,它能够大限度地提高供应链的效率,提高整体生产率。通过AI来分析和监控库存,并根据收集客户的购物习惯,从而提升服务体验,增加市场竞争力。在自动驾驶领域,AI赋能的摄像头能够自动化识别监控周边环境,判断路面是否存在障碍物,从而在自动驾驶时精确避障。在人员密集的开放性场所,如车站、商城等,AI算法赋能的摄像头能够监控每一个人的行为举止,当出现危险性行为时,AI监控就能立即识别并报警,减少危险行为的进一步伤害。在制造业领域,搭载AI算法的摄像头能够比人眼更加精确的判断产品是否出现瑕疵,从而提升良品率。湖北开发AI智能算法

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