我們教一個(gè)小孩識(shí)物的時(shí)候，比如“蘋果”，首先要讓他反復(fù)的看到“蘋果”，他便能認(rèn)識(shí)“蘋果”;他可能會(huì)認(rèn)錯(cuò)，把“梨”認(rèn)成“蘋果”，這個(gè)時(shí)候應(yīng)該幫他指出來(lái)。小孩看到的“蘋果”越多，辨識(shí)的能力就越強(qiáng)?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能，讓機(jī)器具備理解的能力，基本過(guò)程就像教一個(gè)小孩認(rèn)蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù)，比如“蘋果”的圖片;同時(shí)，要增加大量機(jī)器會(huì)認(rèn)錯(cuò)的“負(fù)樣本”，比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過(guò)一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反復(fù)學(xué)習(xí)，然后獲得一個(gè)有效的識(shí)別模型。對(duì)于快消商品的識(shí)別，我們不僅要認(rèn)出一個(gè)瓶子包裝，還要認(rèn)出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認(rèn)出酸奶，還要認(rèn)出是哪個(gè)品牌的酸奶，甚至是哪個(gè)口味和規(guī)格。要讓機(jī)器能夠準(zhǔn)確識(shí)別成千上萬(wàn)的快消商品SKU，是一項(xiàng)極其龐大而復(fù)雜的AI工程?；垡昍V1126圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。西藏AI智能視覺(jué)

圖像識(shí)別技術(shù)，是機(jī)器視覺(jué)的一種現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。它模擬人眼的觀察能力，利用復(fù)雜的算法，從圖像中提取關(guān)鍵信息。在醫(yī)療領(lǐng)域，它能輔助醫(yī)生進(jìn)行精確診斷；在安防領(lǐng)域，它能實(shí)現(xiàn)高效的人臉識(shí)別和異常行為檢測(cè)；在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識(shí)別的應(yīng)用很廣，功能強(qiáng)大，是現(xiàn)代科技的重要成就?；垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板在目標(biāo)識(shí)別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標(biāo)識(shí)別檢測(cè)，能夠?yàn)槭褂谜咛峁┠繕?biāo)跟蹤、定點(diǎn)檢測(cè)等領(lǐng)域的便捷服務(wù)。四川圖像識(shí)別AI智能深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)化，是人工智能社區(qū)的創(chuàng)意。

我國(guó)作為世界上鄰國(guó)**多、邊境線長(zhǎng)的國(guó)家之一，擁有長(zhǎng)達(dá)2.2萬(wàn)公里的邊境線。很多不法分子常常利用邊境復(fù)雜環(huán)境的特點(diǎn)進(jìn)行非法偷渡，復(fù)雜的邊境環(huán)境給我們的邊防安防造成了極大的阻礙，但是即使面對(duì)這樣的環(huán)境，邊境安防也不可松懈。隨著技術(shù)的發(fā)展，邊境安防的模式也在不斷進(jìn)步，以往，我們都是依靠邊境安防警察夜以繼日的巡邏，漫長(zhǎng)的邊境線讓我們的邊境警察難以實(shí)現(xiàn)全覆蓋。如今，隨著邊境安防系統(tǒng)的逐步建立，更加高效，更加省力的特點(diǎn)，讓邊境安防事半功倍。

圖像識(shí)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(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過(guò)一些已知“標(biāo)簽”的圖像，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的各種方法來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)描述這些標(biāo)簽的“模型”，從而，對(duì)于一個(gè)新的未知圖像，經(jīng)過(guò)這個(gè)模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽?；谒阉鞯姆椒ㄊ窃诖髷?shù)據(jù)時(shí)代才出現(xiàn)的方法，其基礎(chǔ)是將已知標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個(gè)可以進(jìn)行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫(kù)，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來(lái)建索引，但圖像的標(biāo)簽可以有少量的噪聲。那么，對(duì)一副待測(cè)圖像，我們到這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)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(biāo)簽來(lái)預(yù)測(cè)待測(cè)圖像的標(biāo)簽。通過(guò)海量的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，SpeedDP能夠更加聰明。

信息戰(zhàn)將會(huì)是未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)的主要形式之一，信息的獲取、加工、處理、分析、傳遞、控制、遮斷能力將影響***的進(jìn)程。無(wú)人偵察機(jī)作為信息獲取的重要手段，在偵察監(jiān)視體系中發(fā)揮著其他裝備難以替代的作用，無(wú)人機(jī)以其在信息獲取中的突出地位和獨(dú)特優(yōu)勢(shì)得到大量關(guān)注。作為空中偵察平臺(tái)和武器平臺(tái)，無(wú)人機(jī)通過(guò)攜帶吊艙后，能夠執(zhí)行偵察監(jiān)視、激光制導(dǎo)、電子干擾、通信中繼、目標(biāo)定位、戰(zhàn)斗評(píng)估等任務(wù)。此外，無(wú)人機(jī)還可進(jìn)行精確打擊、定點(diǎn)轟炸，甚至還可以攔截戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈和巡航導(dǎo)彈，代替人員在核生化或其他特殊條件下執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于分析來(lái)自各種來(lái)源的大量數(shù)據(jù)。西藏高性能低功耗AI智能識(shí)別軟件

機(jī)器人是AI發(fā)展后的一個(gè)重要載體。西藏AI智能視覺(jué)

要解決小目標(biāo)難以追蹤的這個(gè)難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標(biāo)識(shí)別算法的方案，通過(guò)加強(qiáng)目標(biāo)特征、數(shù)據(jù)增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設(shè)計(jì)合適的標(biāo)簽分配方法，以讓小目標(biāo)有更多的正樣本、利用小目標(biāo)所處的環(huán)境信息或者其他容易檢測(cè)的物體之間的關(guān)系來(lái)輔助小目標(biāo)的檢測(cè)。此外，利用自研的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)，通過(guò)不斷的深度學(xué)習(xí)，能夠讓AI更加精細(xì)的識(shí)別目標(biāo)。這個(gè)方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗(yàn)證。因此，將這個(gè)算法用在無(wú)人機(jī)高空識(shí)別領(lǐng)域，完全能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)算法的不足，達(dá)到更加穩(wěn)定鎖定跟蹤的目的。西藏AI智能視覺(jué)