近年来,人们越来越认识到深入理解机器学习数据的必要性。不过,鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力,它在计算机视觉领域的广泛应用,尚有待进一步开发。通常,在物体检测中,通过定义边界框,来定位图像中的物体,不仅可以识别物体,还能够了解物体的上下文、大小、以及与场景中其他元素的关系。同时,针对类的分布、物体大小的多样性、以及类出现的常见环境进行了解,也有助于在评估和调试中发现训练模型中的错误模式,从而更有针对性地选择额外的训练数据。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。陕西专业AI智能提供商
图像识别方法可以分为两大类,模型方法和搜索方法。模型方法是在业界研究和使用比较多的方法。模型的方法是试图通过一些已知“标签”的图像,通过机器学习的各种方法来学习一个描述这些标签的“模型”,从而,对于一个新的未知图像,经过这个模型判断出其应该具有的标签。基于搜索的方法是在大数据时代才出现的方法,其基础是将已知标签的图像数据建成一个可以进行高效率检索的数据库,称为图像索引。通常需要大量的图像来建索引,但图像的标签可以有少量的噪声。那么,对一副待测图像,我们到这个数据库中去找与其相同或者相似的若干图像,然后综合这些图像的标签来预测待测图像的标签。陕西专业AI智能提供商慧视AI板卡可以用于大型公共停车场。
传统意义上的图像跟踪主要分为两种,一种是通过在一定载体上安装定位设备并结合无线传输设备对载体的实时位置进行定位或描绘出移动轨迹,这种跟踪设备主要用于消防、户外探险等领域;另一种跟踪设备主要是指图像跟踪板,根据技术发展的过程,有基于DSP的图像跟踪板和基于AI芯片的图像跟踪板两种,其原理是通过提前在图像跟踪板中装入目标图像,跟踪板在视场内寻找类似的目标实时检测,找到之后进行实时跟踪。随着AI芯片的大规模应用,以及客户对跟踪板性能要求的提升,传统的基于DSP的图像跟踪技术已经难以达到应用的要求,很多总体单位对跟踪设备提出了智能学习、多目标检测、打了不管、更高的识别率等要求,基于AI的跟踪设备得到了越来越广泛的应用,例如各种空中侦查设备、抓捕设备、智能边海防设备、船用光电设备、智能化弹等都需要各种各样的智能图像跟踪设备进行匹配。
基于以上强烈的市场需求,成都慧视光电技术有限公司推出了SpeedDP深度学习算法开发平台,该平台是一款专门针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP深度学习算法开发平台提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。此外,慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署,数据敏感或对数据有保密需求的用户再也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。RK3399PRO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。
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中很受欢迎的算法之一。它在各种目标检测基准测试中实现了高性能。就在2023年5月初,YOLO-NAS模型被引入到机器学习领域,它拥有更高的精度和速度,超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。人工智能的时代真的来了。陕西专业AI智能提供商
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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。陕西专业AI智能提供商