西藏智慧交通AI智能视觉

近年来，人们越来越认识到深入理解机器学习数据的必要性。不过，鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力，它在计算机视觉领域的广泛应用，尚有待进一步开发。通常，在物体检测中，通过定义边界框，来定位图像中的物体，不仅可以识别物体，还能够了解物体的上下文、大小、以及与场景中其他元素的关系。同时，针对类的分布、物体大小的多样性、以及类出现的常见环境进行了解，也有助于在评估和调试中发现训练模型中的错误模式，从而更有针对性地选择额外的训练数据。AI热潮下，越先使用AI图像标注越能获益。西藏智慧交通AI智能视觉

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。云南智慧消防AI智能减员增效人工智能和机器学习算法可用于分析来自各种来源的大量数据。

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。

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。媒体人被认为是被ChatGPT取代的高危职业之一。

工业4.0就是无人作业的天下，各行各业都在进行无人化改造，农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向，我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。这些无人农业作业试验区覆盖水稻、玉米、小米等14种作物，累计投入智能农机和系统62万台(套)，智能化作业面积达到1.7亿亩。综合抽样统计，作业效率提升60%、人工减少50%、土地利用率在95%以上。这些无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作，而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控，要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板，这些图像处理板在算法的赋能下，能够实现精细的目标识别和检测，例如无人机，在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱，吊舱内置图像处理板，无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。SpeedDP能够实现快速标注。西藏智慧工地AI智能智慧眼

用SpeedDP进行图像标注可以省下许多人力成本。西藏智慧交通AI智能视觉

中国的无人机在世界上可谓是独领，随着技术的发展，无人机的应用范围也越来越广。在无人机的一些应用领域中，如应急救援、安防等，需要利用无人机进行远程信息侦查、航拍以及图像识别处理等功能，这就需要一款轻巧、成本低、像素好、品质高的吊舱。市面上很多吊舱要么就是体积大，要么就是重量大，或者是不支持角度、角速度的反馈控制，很难达到上述应用场景的工作需求。为了解决这些难点，成都慧视针对性的开发了多款微型多光吊舱来适配不同行业不同领域的需求。西藏智慧交通AI智能视觉