AI中臺(tái)作為智慧城市及城市空間管理的引擎和大腦，可更好的提升城市中數(shù)據(jù)的價(jià)值、提升城市運(yùn)行效率、有效推進(jìn)數(shù)字化城市空間管理進(jìn)程、提升城市品質(zhì)。商業(yè)層面，AI中臺(tái)作為基礎(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)，可有效提升城市空間管理應(yīng)用的開(kāi)發(fā)速率與運(yùn)行效果。隨著未來(lái)AI中臺(tái)的逐步擴(kuò)張，可滿足城市空間管理的應(yīng)用需求，抬高市場(chǎng)天花板，為商業(yè)進(jìn)入者提供巨大的增量市場(chǎng)空間。AI中臺(tái)賦能城市空間管理過(guò)程中，相比于之前的技術(shù)手段，在可復(fù)用性、預(yù)測(cè)性、創(chuàng)新性和對(duì)接數(shù)據(jù)平臺(tái)等方面都更有優(yōu)勢(shì)，這是AI和中臺(tái)相疊加后將兩者優(yōu)勢(shì)結(jié)合的結(jié)果。更有效地滿足城市空間管理者對(duì)數(shù)據(jù)充分挖掘、數(shù)據(jù)高效利用、各部門職能協(xié)同的迫切需求。有沒(méi)有自動(dòng)識(shí)別跟蹤的技術(shù)？人流圖像識(shí)別模塊解決方案

隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大與城市空間管理復(fù)雜性的持續(xù)提升，我國(guó)城市管理的方式方法也一直處在逐步演變的過(guò)程。以道路空間管理為例，我國(guó)城市大多經(jīng)歷了由早期的只靠少量人力對(duì)城市重點(diǎn)區(qū)域或位置進(jìn)行人工監(jiān)管發(fā)展至以交通信號(hào)燈、道路攝像頭等設(shè)備為主的后臺(tái)監(jiān)控階段，近年來(lái)部分經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)且基礎(chǔ)設(shè)施完備的大中型城市更是在傳統(tǒng)的設(shè)備監(jiān)控基礎(chǔ)上，嘗試將人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云服務(wù)、5G等新一代信息技術(shù)引入到城市空間管理中，實(shí)現(xiàn)人、車、物的智能識(shí)別與軌跡追蹤等智慧交通能力。河南智能圖像識(shí)別模塊解決方案RV1126搭載AI智能算法，實(shí)現(xiàn)雙光目標(biāo)識(shí)別與跟蹤。

人工智能的三個(gè)技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)：硬件平臺(tái)、軟件功能算法、底層算法異構(gòu)平臺(tái)。硬件平臺(tái)因?yàn)橐紊疃葘W(xué)習(xí)等大規(guī)模并行計(jì)算的需要，這就對(duì)AI芯片的CPU、GPU要求較高以做到更好的儲(chǔ)備數(shù)據(jù)、加速計(jì)算過(guò)程，在做好AI芯片選型后，只需要結(jié)合市場(chǎng)的需求做好電氣接口即可。軟件應(yīng)用算法隨著技術(shù)的積累，大部分廠家基本掌握了應(yīng)用層面的算能，提升空間短期內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)大的跳躍。底層軟件異構(gòu)平臺(tái)承載著硬件的選型、應(yīng)用軟件的算能，異構(gòu)平臺(tái)設(shè)計(jì)的優(yōu)劣直接影響著硬件的設(shè)計(jì)水平及算能的實(shí)現(xiàn)能力。目前很多廠商采取使用公用軟件平臺(tái)，快速的實(shí)現(xiàn)軟件功能，在AI芯片更新或者替換時(shí)，需要重新設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，消耗大量的人力、物力、時(shí)間。

智慧城市的建設(shè)涵蓋了眾多領(lǐng)域，其中，在智能酒店這個(gè)行業(yè)中，酒店運(yùn)營(yíng)者可以采用圖像處理技術(shù)來(lái)進(jìn)行人臉識(shí)別，這種方法可以高效便捷的識(shí)別出客戶的各種身份信息，進(jìn)而快速為其辦理自動(dòng)入住，采用這個(gè)方法相當(dāng)于取代了傳統(tǒng)模式下的前臺(tái)人員，可以有效節(jié)約運(yùn)營(yíng)者成本。并且智能圖像識(shí)別板塊何AI人工智能的結(jié)合還可以自動(dòng)錄入會(huì)員系統(tǒng)，將本酒店的會(huì)員安裝事先劃分的等級(jí)進(jìn)行劃分，從而提供不同檔次的服務(wù)，例如根據(jù)會(huì)員等級(jí)自動(dòng)對(duì)接專屬服務(wù)等。圖像處理板可以用于車載輔助駕駛。

特征提取和選擇是指在模式識(shí)別中需要特征提取和選擇。簡(jiǎn)單理解就是我們研究的圖像是多種多樣的。如果要使用某種方法來(lái)區(qū)分它們，則必須通過(guò)它們自己的特征來(lái)識(shí)別它們。提取這些特征的過(guò)程就是特征提取。在特征提取中獲得的特征可能不適用于此識(shí)別。這時(shí)，我們需要提取有用的特征，即特征選擇。特征提取與選擇是圖像識(shí)別過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)之一，因此了解這一步驟是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。分類器將所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)并將其存儲(chǔ)起來(lái)，以便于未來(lái)測(cè)試數(shù)據(jù)用于比較。這在存儲(chǔ)空間上是低效的，數(shù)據(jù)集的大小很容易就以GB計(jì)對(duì)一個(gè)測(cè)試圖像進(jìn)行分類需要和所有訓(xùn)練圖像作比較，算法計(jì)算資源耗費(fèi)高。有沒(méi)有圖像處理板做的好的廠家推薦？陜西車流圖像識(shí)別模塊目標(biāo)檢測(cè)

智能化圖像處理板，讓監(jiān)控視覺(jué)及應(yīng)用更智能更高效。人流圖像識(shí)別模塊解決方案

有些產(chǎn)品的精密度較高，達(dá)到0.01~0.02m甚至到u級(jí)，人眼無(wú)法檢測(cè)必須使用機(jī)器完成。在生產(chǎn)生活中，每種產(chǎn)品都需要檢驗(yàn)是否合格，需要一份檢驗(yàn)合格證書(shū)，要說(shuō)檢測(cè)在機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用**廣，應(yīng)該沒(méi)人有意見(jiàn)。在過(guò)去機(jī)器視覺(jué)不發(fā)達(dá)的時(shí)候，人工肉眼檢測(cè)往往會(huì)遇到很多問(wèn)題，比如準(zhǔn)確性太低，容易有誤差，不能連續(xù)工作且易疲勞，而且費(fèi)時(shí)費(fèi)力。機(jī)器視覺(jué)的大量應(yīng)用將產(chǎn)品生產(chǎn)和檢測(cè)技術(shù)進(jìn)入到高度自動(dòng)化。**典型的案例就是硬幣字符檢測(cè)、電路板檢測(cè)等。以及人民幣造幣工藝的檢測(cè)，對(duì)精度要求特別高，檢測(cè)的設(shè)備也很多，工序復(fù)雜。人流圖像識(shí)別模塊解決方案

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