要解决小目标难以追踪的这个难题,慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案,通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法,以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外,利用自研的深度学习算法开发...
近年来,国内外从事图像视频识别的公司明显增加,谷歌、Facebook、微软、旷视科技、图普科技、格灵深瞳等国内外企业重点集中在人脸识别、智能安防和智能驾驶等领域进行技术研发与产品设计。对于整个人工智能行业来说,目前,包括安防、金融、工业、医疗、教育等领域对AI技术的需求极大,高精度AI数据交付在助力AI产业场景化落地的同时,不仅带来了更好的用户体验,也进一步加快了智能化时代的到来,带动算力、算法等领域的振兴。在各方的努力下,中国AI市场将从局部的发展向整体的上升发展,行业前景一片向好。慧视RK3588图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。湖北智慧交通AI智能
综合馆智慧导航在一些大型综合性场地如凤凰山体育公园,有着专业的室内导航系统,只需要用小程序进行授权,就能为使用者提供智能精细导航,还具备一件救援功能。智能蚊虫诱捕为了保障本届大运会举办期间鼠、蚊等病媒生物密度达到规定标准要求,保障参赛人员、观众不受有害生物的影响,赛事主办方进行了环境改造,“派”出了“智慧蚊虫诱捕机”。研发人员利用环保物理仿生技术,让‘智慧蚊虫诱捕机’模拟人体呼吸过程,通过收集空气中的二氧化碳,使诱捕机内二氧化碳浓度达到人体水平,让蚊子误以为是人在呼吸,进而自投罗网,达到健康、高效灭蚊的目的。甘肃智慧消防AI智能专业方案工程师以RK3399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。
我们教一个小孩识物的时候,比如“苹果”,首先要让他反复的看到“苹果”,他便能认识“苹果”;他可能会认错,把“梨”认成“苹果”,这个时候应该帮他指出来。小孩看到的“苹果”越多,辨识的能力就越强。基于深度神经网络的人工智能,让机器具备理解的能力,基本过程就像教一个小孩认苹果一样。首先要有大量的数据,比如“苹果”的图片;同时,要增加大量机器会认错的“负样本”,比如“梨”的图片;然后经过一个深度神经网络,反复学习,然后获得一个有效的识别模型。对于快消商品的识别,我们不仅要认出一个瓶子包装,还要认出是一瓶酸奶还是啤酒;不仅要认出酸奶,还要认出是哪个品牌的酸奶,甚至是哪个口味和规格。要让机器能够准确识别成千上万的快消商品SKU,是一项极其庞大而复杂的AI工程。
人工智能可以通过分析地质数据来优化钻井作业,以确定比较有效的钻井路径。这不仅可以比较大限度地提高石油开采量,还可以比较大限度地减少对环境的影响。电信在实现这些人工智能驱动功能方面的作用怎么强调也不为过。机器人技术正在通过执行对人类来说,过于危险或困难的任务来改变海上作业。机器人可以承受极端条件并全天候工作,从而提高生产率。它们用于水下检查、钻井和维护工作等任务。远程操作机器人由陆上操作人员远程控制,在危险情况下特别有用。它们可以执行拆除在海底发现的危险任务,这对人类潜水员来说是极其危险的任务。慧视RV1126图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。
通过在传统监控中植入慧视光电RK3588图像处理板,对监控设备赋能,设备具有目标识别、跟踪的功能,各个角落的摄像头还能实时传输和收集监控数据至控制端,帮助及早甚至在危险情况发生之前发现危险行为或危险情况并发出警报。另外,如果再将传感器放置在工地上或者工人的穿戴设备如安全帽上,就能实时定位工人位置,工人也能收到危险警报。RK3588作为慧视光电开发的全国产化工业级板卡,具备高性能、高精度的优点,加上成都慧视在目标识别领域有着成熟强大的算法,能够很好的保护工人的安全,防患于未然。RK3588作为慧视光电开发的全国产化工业级板卡,具备高性能、高精度的优点。重庆智慧园区AI智能方案**
慧视RK3399图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。湖北智慧交通AI智能
国内头部数据采集标注服务商云测数据在图像识别数据服务的实践我们了解到,其训练数据服务方案已经在众多的图像识别应用中落地,包含汽车、手机、工业、家居、金融、安防、新零售、地产等行业。以智能驾驶场景为例,通过数据采集服务,可对智能驾驶主流应用场景包括DMS与ADAS进行覆盖,包括驾驶员信息备采、多模及车载语音采集、物体采集等众多场景的搭建采集;在数据标注服务方面可满足图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型,从而获取高效、安全的,贴合应用场景的数据。从模型训练的源头保证图像视频识别技术的准确性,增强各大企业人工智能优势的优势,塑造企业核心数据壁垒。湖北智慧交通AI智能
要解决小目标难以追踪的这个难题,慧视光电的算法工程师给出了小目标识别算法的方案,通过加强目标特征、数据增广、放大输入图像、使用高分辨率的特征、设计合适的标签分配方法,以让小目标有更多的正样本、利用小目标所处的环境信息或者其他容易检测的物体之间的关系来辅助小目标的检测。此外,利用自研的深度学习算法开发...
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