YOLO(You Only Look Once)是一种目标检测算法,它使用深度神经网络模型,特别是卷积神经网络,来实时检测和分类对象。该算法开始被提出是在2016年的论文《You Only Look Once:统一的实时目标检测》中。自发布以来,由于其高准确性和速度,YOLO已成为目标检测和分类任务...
负责物料运输的无人驾驶自卸卡车自动获取运送物料需求、物料配送位置坐标信息,自主进行运料上坝。无人驾驶运输卡车运用GPS定位装置精细配送上坝。同时,无人驾驶运输卡车将实际运输的物料数据实时发送给**AI,存入数据库。依靠**AI给出的优化路线,卡车将在规定的时点将足量的材料精细运送到正确的施工位置,由无人推土机和摊铺机一层层「打印」出大坝的坝体。无人驾驶碾压机将压紧坝体的各层夹层,坚实稳定其结构,并且通过传感器传输数据给**AI。人工智能还一直在帮助我们提供精确的搜索结果、数据结构、网络安全增强,甚至数字化古老的书籍。河南智慧消防AI智能减员增效
在城市交通系统中,视频监控抓拍一直都是一个重要的组成部分,不仅能够监测路面情况,还可以抓拍违章行为。搭载AI算法的智能视频监控系统可以进行车牌识别及疲劳驾驶识别,监测道路车辆交通流量变化,为交通指挥中心提供信息参考,并且AI可以根据收集到的路况信息为城市交通网络优化提供帮助。 此外,依托于收费站、治安检查站等卡口点,对所有通过该卡口的机动车辆进行拍摄、记录与处理,自动识别过往路口车辆号牌、颜色等,验证出车辆的合法身份,自动核对黑名单库,自动报警。这项能力有助于交警部门更好地处理交通违章、肇事逃逸等事故。湖北边海防AI智能视觉运输环节实现货物的运输,主要包括运输设备和运输过程的信息自动化管理。
电动车作为主流代步工具,不仅靠着3.9亿的保有量成功拿下我国使用载量排名榜首的地位。而电动车的投放和运营,因为价格友好而电动车身也轻便非常,故而更适合短途交通代步使用,一开始的时候并不规范,但随着电动车如今的保有量逐年以3000-4000万的销量暴增,电动车上路的条件也越来越严格起来。随着电动车在上路之后因为车身轻便的原因,随意行驶的种种现象越来越普遍,交通部门也是逐步完善相关的规范制度。开始是要求骑行电动车也需要持证才能上路,紧接着又是开始出现限乘又是要求必须戴头盔等规则,如果没有佩戴头盔,则全部以违章违规处理,被交警拦截后不仅面临罚款,还有可能连电动车都直接拉走。结合机动车辆上路管理办法,可借助道路摄像头及慧视光电的头盔识别技术(自动识别骑乘人员头盔佩戴情况,有效保护骑乘人员生命安全,大幅降低交通事故死亡风险。)帮助规范电动车管理,提高城市交通管理安全性。
经过十余年的发展与实践,传统智慧城市建设所导致的“信息孤岛”、“安全隐患”、“重技术轻服务”等问题日渐暴露。2015年底,网信办、国家互联网信息办提出了“新型智慧城市”概念。基于时代背景、技术趋势、发展需求,创建新型智慧城市,成为打破各类信息和数据孤岛,消除城市信息安全隐患,推进智慧城市稳步、健康、可持续发展的关键。另一方面,随着我国快速城镇化的发展,“城市病”相伴而来,城市面临大气污染、地面形变、洪涝灾害、交通拥堵等诸多问题。为此,我国提出面向新时代的数字中国、智慧社会、新型城镇化发展战略。显然,新型智慧城市发展是新型城镇化发展的重要途径,也是城市治理水平与治理能力现代化发展的必由之路。AI智能算法可应用于人员识别监测。
自2019年年底武汉冠疫爆发以来,戴口罩基本成为了我们日常出行必备品。无论我们是进入商场、小区还是办公楼,我们都可以清晰听到“进入XX,请佩戴口罩”。但是总有一些人不愿意佩戴口罩,不仅不能做好自身的防护,同时也是对他人的不负责任。随着病毒的不断发展,现在的病毒已变异为传播性很强的奥密克戎毒株,为进一步做好口罩佩戴管理工作,很多小区及商场等公共场所都在原有监控的基础上加上了慧视光电的口罩识别智能技术,实现自动识别未佩戴口罩,实时提醒。有效保障公共场所卫生安全,切实做到“认真防疫,人人有责”。成都慧视光电推出可用于智慧养老的AI智能算法。陕西智慧安防AI智能服务平台
AI智能算法有哪些优势?河南智慧消防AI智能减员增效
“AI风口”疯狂的2015到2016年间,商汤、旷世、依图、云从AI“四小龙”前仆后继地选择了人工智能的专业方向,展会上规模越来越大、招聘要求越来越高,给出的薪酬对应届生也达到了30K-50K的高薪,短期之内研发费用暴增,大有重建生态赶超传统互联网巨头和传统安防巨头的势头。从2018年起,AI行业已经开始了洗牌,投资人越来越着急看到AI的实际落地效果。风口过后,无论是“四小龙”还是AI行业,都面临着盈利和发展的瓶颈。2021年国家把人脸识别纳入侵犯个人隐私的范畴也对以人脸识别为基础的AI行业打击巨大,原来设想的很多商业应用场景涉及到对个人隐私的侵犯而不复存在。河南智慧消防AI智能减员增效
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YOLO(You Only Look Once)是一种目标检测算法,它使用深度神经网络模型,特别是卷积神经网络,来实时检测和分类对象。该算法开始被提出是在2016年的论文《You Only Look Once:统一的实时目标检测》中。自发布以来,由于其高准确性和速度,YOLO已成为目标检测和分类任务...
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