四川智慧城市AI智能减员增效

传统的监控类设备有画无声，朝向哪个方向就只能监控哪个方向，只能依靠人为旋转，十分不智能。这样的弊端可以用图像处理板来解决。图像处理板在算法的加持下，能够对监控设备进行赋能，监控所能覆盖的区域将实现AI智能化监控，当有人有物靠近该区域，监控设备就能通过AI识别立即锁定跟踪，一旦有危险行为就能立即报警。对于单元门的防护，图像处理板同样能够实现智能化安防，高性能的处理器能够快速识别认证来访人信息，进而快速授权后自动开门慧视光电开发的慧视RK3588图像处理板，采用了国产高性能CPU。四川智慧城市AI智能减员增效

在通常情况下，工业数据是海量、多样的，并且经常充斥着错误或不相关的信息，例如停机日志。如果没有指导，数据科学家通常会浪费宝贵的时间和资源来筛选无关的复杂性，浪费宝贵的时间，并经常产生误导性的模型。这就是为什么人工(包括工艺工程师和操作人员)在为准确模型准备数据方面至关重要，他们的工艺知识有助于确定正确的数据和相关时间段。准备好准确的模型后，可以采用慧视光电推出的AI自动图像标注软件SpeedDP来帮助进行AI深度学习，让AI更加聪明，进而更好地进行数据分析，四川智慧工地AI智能专业方案慧视RK3399图像跟踪板支持AI智能识别目标（人、车）。

物质生活水平的不断提高下，人们对工作、居住等环境安全的重视与日俱增。特别是在城市中，选择一处房子，除了区位地段，其安防水平也是人们首要考虑的一点。传统的社区依靠人工巡查来实现安防，即便是监控普及后，传控监控的有画无声、无法24小时监视等弊端也一样突出，人工+监控的人力运维成本增加使得安防责任服务商苦不堪言，效率低、漏洞多、死角无法覆盖的问题使得居民怨声载道。随着AI的不断发展，智慧社区开始逐步建设，社区的安防措施也逐渐向智能化转型。

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。智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析，实现降本增效。

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。RV1126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。智慧安防AI智能口罩识别

RK3588作为工业级图像处理板能够进行大量的目标识别信息处理。四川智慧城市AI智能减员增效

在智慧农业领域，当无人机挂载吊舱飞行时，摄像头就能自动获取作物状态，并加以分析输出相应数据，能够让管理者更好地了解整体状况。在交通领域，将AI算法赋能路边的摄像头，能够实现人流量、车流量的智能统计，为交通管理部门提供详细的车流数据，从而为出台缓解交通压力的措施提供数据支撑。AI算法使用大量的训练数据集来不断提升自身的识别能力。即使是十分复杂的照片、特征、特征或物体，也可以使用机器学习算法或逻辑来找到。四川智慧城市AI智能减员增效