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重慶智慧消防AI智能口罩識別

來源: 發布時間:2024-04-02

人工智能為各行各業帶來了產業變革,如工業4.0、無人駕駛等領域。但是對于一般中小企業而言,人工智能的開發需要投入大量的時間和金錢,包括長時間反復的深度學習模型訓練、人才的培養、大量數據模型的采集標注,這些加起來的成本不可預估,并且很關鍵的一點是,所有的投入不一定會達到預期的效果。基于這樣的行業痛點,慧視SpeedDP深度學習算法開發平臺應運而生。通過提供豐富的算法參數設置接口,來滿足不同用戶業務場景的定制化需求。工程師以RV1126核心板為基礎進行定制開發,讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。重慶智慧消防AI智能口罩識別

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隨著大模型時代到來,模型參數呈指數級增長,達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態和任務發展為支持多種模態下的多種任務。在這種趨勢下,大模型訓練所需算力巨大,遠超單個芯片的處理速度,而多卡分布式訓練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率,成為影響國產大模型技術發展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓練平臺SpeedDP就可以通過大量的數據注入,讓AI進行不斷的模型訓練,不斷地深度學習能夠讓AI更加聰明,為目標檢測、目標識別提供幫助。重慶深度學習AI智能供應商工程師以RK3588核心板為基礎進行定制開發,讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。

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圖像識別方法可以分為兩大類,模型方法和搜索方法。模型方法是在業界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標簽”的圖像,通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”,從而,對于一個新的未知圖像,經過這個模型判斷出其應該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數據時代才出現的方法,其基礎是將已知標簽的圖像數據建成一個可以進行高效率檢索的數據庫,稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引,但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么,對一副待測圖像,我們到這個數據庫中去找與其相同或者相似的若干圖像,然后綜合這些圖像的標簽來預測待測圖像的標簽。

近年來,國內外從事圖像視頻識別的公司明顯增加,谷歌、Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國內外企業重點集中在人臉識別、智能安防和智能駕駛等領域進行技術研發與產品設計。對于整個人工智能行業來說,目前,包括安防、金融、工業、醫療、教育等領域對AI技術的需求極大,高精度AI數據交付在助力AI產業場景化落地的同時,不僅帶來了更好的用戶體驗,也進一步加快了智能化時代的到來,帶動算力、算法等領域的振興。在各方的努力下,中國AI市場將從局部的發展向整體的上升發展,行業前景一片向好。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。

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計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業、農業、交通、醫療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統:公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術;農業方面的種子識別技術、食品品質檢測技術;醫學方面的心電圖識別技術等,隨著計算機技術的不斷發展,圖像識別技術也在不斷地優化,其算法也在不斷地改進,圖像是人類獲取和交換信息的主要來源,因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研究重點。以后計算機,的圖像識別技術很有可能在更多的領域賣露頭角,它的應用前景也是不可限量的。慧視RK3399PRO圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。江西電力運維AI智能

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深度學習是機器學習的一個分支,只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的,它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如,神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候,邊緣檢測類的神經元先反應比較大,也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣,經過科學家大量的觀察與實驗,總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取,從一個簡單的層級到一個復雜的層級,這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式,首先拿到互聯網上海量的數據,拿到以后才有海量樣本,把海量樣本抓取過來做訓練,抓取到重要特征,建立一個網絡,因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡,肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層,但是有些復雜的,像剛才講的谷歌的,里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算,有的層會做圖像預算,一般隨著層級往下,特征會越來越抽象。重慶智慧消防AI智能口罩識別

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