目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的主要问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域相当有有挑战性的问题。随着深度学习的不断发展,目标检测的应...
设备故障使工业部门陷入瘫痪,导致重大生产损失和计划外停机。对于世界各地的加工制造商来说,这些损失每年高达数十亿美元。例如,一条关键的传送带在中途停止运行,可能会迫使整条工厂生产线闲置数小时,从而可能使整个供应链陷入困境。现在人工智能提供了一个突破性的解决方案。通过AI分析大量传感器数据,AI算法可以在故障和积压发生之前预测故障和积压,从而实现主动维修并大幅减少停机时间。但这还不是全部,AI还揭示了生产数据中隐藏的模式,优化了流程,减少了浪费,提高了整体效率。AI自动图像标注平台SpeedDP。山西智慧养老AI智能安全帽识别
AI大浪潮下,许多企业都在不断借助AI来提升自己的行业竞争力,数据标注企业也不例外,传统的人工标注效率不足的弊端困扰了多年,如今新的“引擎”就在眼前,他们当然不会放过这个机会。针对这样的需求,慧视光电利用AI模型训练打造的深度学习算法开发平台SpeedDP,就可以替代人工进行海量的图像数据标注。相比于人工,SpeedDP具有多个优势。慧视SpeedDP的出现,将是数据标注企业降本增效的得力帮手,目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。陕西研发AI智能视觉机器人是AI发展后的一个重要载体。
AI的出现可以很好地解决这个问题。针对于这样的环境需求,成都慧视推出了基于瑞芯微平台的深度学习算法开发平台SpeedDP,它是一款入门级的AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能,提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。经过前期的需求分析,大量的数据训练,SpeedDP就能够生成适合行业需求的训练模型,通过这个模型,就能不断进行自动化的图像标注。
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。利用深度学习能够让AI更加聪明。
2023年,全球科技领域受欢迎的当属AI行业,原以为进入2024会沉寂一段时间,不聊Sora文生视频大模型的发布又将这一热度延续到了2024。AI+行业的持续火热,为我国AI图像处理板的发展应用提供了契机。我们所熟知的人形机器人在当今已有重要突破,它们已经不再像以前那样只能进行简单的直立行走,进行生硬的对话,随着AI和其他传感技术的不断进步,人形机器人已经可以在一些重要行业替代人工进行工作,其中就有制造业、危险化学品行业等,机器人的应用能够有效节约人力成本,同时,机器人还能够进行人不能涉及的危险领域。而人形机器人之所以能够有此作用,就是跟机器视觉有关。SpeedDP图像标注操作流程很简便。云南边海防AI智能技术
AI可以进行快速的海量图像数据的标注。山西智慧养老AI智能安全帽识别
我国作为世界上邻国**多、边境线长的国家之一,拥有长达2.2万公里的边境线。很多不法分子常常利用边境复杂环境的特点进行非法偷渡,复杂的边境环境给我们的边防安防造成了极大的阻碍,但是即使面对这样的环境,边境安防也不可松懈。随着技术的发展,边境安防的模式也在不断进步,以往,我们都是依靠边境安防警察夜以继日的巡逻,漫长的边境线让我们的边境警察难以实现全覆盖。如今,随着边境安防系统的逐步建立,更加高效,更加省力的特点,让边境安防事半功倍。山西智慧养老AI智能安全帽识别
目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的主要问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域相当有有挑战性的问题。随着深度学习的不断发展,目标检测的应...
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