你是否也曾一个个的将图像添加标签进行分类,如此机械式的操作令你心烦?你们单位是否也曾为了不多不少的图像分类标注而不得不增加一个岗位?你们也是否因图像标注需求和数据安全不可兼得而苦恼?为了解决这一市场需求和困境,慧视光电研发了SpeedDP深度学习算法开发平台,如今平台已经实现移动端使用,可运行于Windows或Linux操作系统,可完成自动标注、AI算法开发(项目配置、训练、评估、测试)、模型部署等相关功能,充分保证数据安全的基础上,帮助使用者减少人力、物力消耗,节省开发时间。慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。江西边海防AI智能智能方案
传统的监控类设备有画无声,朝向哪个方向就只能监控哪个方向,只能依靠人为旋转,十分不智能。这样的弊端可以用图像处理板来解决。图像处理板在算法的加持下,能够对监控设备进行赋能,监控所能覆盖的区域将实现AI智能化监控,当有人有物靠近该区域,监控设备就能通过AI识别立即锁定跟踪,一旦有危险行为就能立即报警。对于单元门的防护,图像处理板同样能够实现智能化安防,高性能的处理器能够快速识别认证来访人信息,进而快速授权后自动开门江西边海防AI智能智能方案RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。
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。
物质生活水平的不断提高下,人们对工作、居住等环境安全的重视与日俱增。特别是在城市中,选择一处房子,除了区位地段,其安防水平也是人们首要考虑的一点。传统的社区依靠人工巡查来实现安防,即便是监控普及后,传控监控的有画无声、无法24小时监视等弊端也一样突出,人工+监控的人力运维成本增加使得安防责任服务商苦不堪言,效率低、漏洞多、死角无法覆盖的问题使得居民怨声载道。随着AI的不断发展,智慧社区开始逐步建设,社区的安防措施也逐渐向智能化转型。AI标注是未来的趋势。
人工智能为各行各业带来了产业变革,如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言,人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱,包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注,这些加起来的成本不可预估,并且很关键的一点是,所有的投入不一定会达到预期的效果。基于这样的行业痛点,慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口,来满足不同用户业务场景的定制化需求。AI的三大基石:数据、算力和算法。江西边海防AI智能智能方案
通过AI模型训练,SpeedDP能够更加精确的识别图像。江西边海防AI智能智能方案
OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法,同样,在算法设计上也注重目标区域的检测以及特征的分类,这里目标区域的检测采用的是和图像区域分类定位的方式实现的。Yolo系列算法是一种比较成熟的目标检测算法框架,基于这种框架的算法还在不断地迭代中,当然解决的问题也越来越细化,比如候选区精度、比如小尺度检测等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多场景下得到现实应用。2023 年 1 月,目标检测经典模型 YOLO 系列再添一个新成员 YOLOv8,这是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一经发布就受到了业界的广关注,成为了这几天业界的流量担当。江西边海防AI智能智能方案