云南周界入侵AI智能智慧眼

海量图像标注工作的繁琐困扰着诸多企业，增加标注师岗位可以提升效率，但是无法控制人工成本，使得企业左右为难。随着AI的不断发展，这种枯燥无味的工作用AI来替代再好不过，AI的定制建设成本只需要一次性付出，然后就能够长期使用，不会出现像人工这种忙时不够，闲时多余的情况。成都慧视利用人工智能算法打造的SpeedDP深度学习算法开发平台，是一个针对于AI零基础从业者的图像标注软件，其简洁度、实用性都堪称一绝。它提供从数据标注、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。无论是用于图像分类、目标检测还是语义分割，长期以来人工标记的数据集一直是监督学习的基础。云南周界入侵AI智能智慧眼

目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的主要问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域相当有有挑战性的问题。随着深度学习的不断发展，目标检测的应用愈加广，现已被应用于农业、交通和医学等众多领域。与基于特征的传统手工方法相比，基于深度学习的目标检测方法可以学习低级和高级图像特征，有更好的检测精度和泛化能力四川智慧交通AI智能专业方案我国今年也把“人工智能+”写入了工作报告。

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。

部署机器学习模型，也称为模型部署，简单来说就是将机器学习模型集成到现有的生产环境中，在该环境中，模型可以接受输入并返回输出。部署模型的目的是让其他人（无论是用户、管理人员还是其他系统）可以使用训练有素的机器学习模型进行预测。模型部署与机器学习系统架构密切相关，机器学习系统架构是指系统内软件组件的排列和交互，以实现预定义的目标。成都慧视推出的AI自动图像标注软件SpeedDP也是这样，通过正确的模型部署后方能进行正确的AI模型训练，让AI更加智能。SpeedDP深度学习算法开发平台。

无人机主导下的低空经济在物流运输、应急救援、智能巡检、农林植保等领域有着突出应用，而在辅助无人机进行运转的设备中，吊舱很重要。无人机吊舱中集各类传感器于一体，能够在无人机执行任务时，实时识别画面中的物体，帮助操控者进行信息收集，做出判断。而为了让无人机进一步智能化，慧视光电通过在吊舱中植入高性能的图像处理板，来实现AI和无人机的有机结合。这就是慧视VIZ-GT05V三轴双可见光惯性稳定吊舱，它搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器，具备大小两个视场角，能够实时输出1080P的高清可见光视频，可实现夜间微弱光线下的目标观测。SpeedDP能够在七到八毫秒的短时间内标注一张图像。辽宁智慧园区AI智能提供商

越来越多的工作正在淘汰传统的人工标注模式。云南周界入侵AI智能智慧眼

水上交通是我国内陆运输的一大命脉，尤其是长江沿岸，从长江一路向东走向世界是比较经济的运输模式，为了保障水路运输的通畅，维护通航秩序，就需要相关部门对航道进行定期巡航，保障水上交通安全。传统的航道巡查采用的是人工巡检，每段航道每个航标都要靠人力驱动船只到达目标区域进行巡查，这种模式不仅效率低下，遇到极端天气时，还会出现视野受阻、爬标困难等问题，甚至可能对巡检人员人身安全造成威胁。如今，随着无人机的使用，整个流程变得更加简洁高效，以前需要1条船、6个人做的工作，现在只需要1台电脑、1名工作人员就可以完成。云南周界入侵AI智能智慧眼