云南研发AI智能技术

在进行目标识别跟踪时，OSD字符能够帮助使用者更加清晰的看到识别跟踪的效果，OSD字符叠加是目标跟踪领域一个重要的部分，它能够将各种图像文本添加到视频当中，实现字符与视频的叠加，进而辅助进行目标检测、跟踪的识别，便于观察目标。经过多年技术积累及更新迭代，以及客户对OSD字符叠加的需求整理，我们将OSD拆分为多个组件，包括文字，角度显示刻度线，矩形框，圆，多边形，指北针等组件，可灵活设置位置、字号、颜色等属性，为用户定制OSD提供方便。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。云南研发AI智能技术

慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台支持labelimg数据标注格式，用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注，然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。一般不同的业务场景需求对应不同的数据和算法参数设置，慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。采集数据后，能够批量加载一定数量的数据并进行合并后输入模型，实时显示训练记录，并能以文件的形式保存运行时训练参数。云南慧视光电AI智能目标跟踪无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作。

传统摄像头通过AI算法的赋能，可以对目标区域内的事物进行自动识别、检测、跟踪。例如，搭载于无人机的吊舱，在AI智能算法的加持下，就能锁定跟踪路面快速移动的汽车。AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术，作为一种计算机“视觉”科技，可以让摄像头当作人的“眼睛”，智能设备终端作为人的“大脑”，让视频监控系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。通过大量的数据进行训练，AI智能算法能够不断进步，从而更加符合使用者的期望。这种技术能够广泛应用于我们的各行各业。

图像识别技术是在不断发展的，每一代都有比较突出的一项技术涌现。神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与BP网络相融合的中经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。慧视RK3399PRO图像跟踪板支持AI智能识别目标（人、车）。

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。SpeedDP进行图像标注时的特点是快。视频识别AI智能方案**

慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。云南研发AI智能技术

即使是十分复杂的照片也可以使用机器学习进行分割，这也可以寻找异常情况。利用图像分割，计算机可以把一张图片分成其逻辑组成部分。例如，其可以根据车窗、挡风玻璃、车轮和转向等特征对汽车进行分类。由于图像分割，其可以区分几个逻辑部分。慧视光电自研的AI智能算法，具备不断训练学习的超高能力，搭载在开发的图像处理板上，就能实现上述功能。并且慧视光电能够为使用者提供AI训练的平台工具，为使用者节约大量的人力物力成本云南研发AI智能技术