YOLO（You Only Look Once）是一種目標(biāo)檢測算法，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來實(shí)時(shí)檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統(tǒng)一的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測》中。自發(fā)布以來，由于其高準(zhǔn)確性和速度，YOLO已成為目標(biāo)檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測基準(zhǔn)測試中實(shí)現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。機(jī)器人是AI發(fā)展后的一個(gè)重要載體。河南深度學(xué)習(xí)AI智能科技

SpeedDP包含如下五個(gè)模塊：1.數(shù)據(jù)集管理：采集并制作用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集；2.項(xiàng)目配置：根據(jù)項(xiàng)目的實(shí)際情況，對調(diào)整相關(guān)配置參數(shù)進(jìn)行定制化開發(fā)；3.模型訓(xùn)練：完成訓(xùn)練參數(shù)配置，開始模型訓(xùn)練并監(jiān)控訓(xùn)練過程，損失精度可接受時(shí)，暫停訓(xùn)練；4.模型測試：使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務(wù)場景圖像視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行模型評估；5.模型部署：模型測試結(jié)果達(dá)到預(yù)期，進(jìn)行模型轉(zhuǎn)化和部署。據(jù)客戶反饋，使用了慧視光電的SpeedDP后，初步提升效率在80%以上，開發(fā)周期縮短，同時(shí)可售可租的模式，也讓企業(yè)的選擇更加靈活，為所在單位降本增效提供幫助。河北應(yīng)急救援AI智能解決方案不斷提高目標(biāo)檢測算法的準(zhǔn)確性和效率能夠幫助提升標(biāo)注精度。

圖像視頻識(shí)別技術(shù)深入生活場景的背后,數(shù)據(jù)發(fā)揮著愈加重要的作用。我們都知道人工智能是通過大批量基于特定標(biāo)注規(guī)則后學(xué)習(xí)的方法論。"數(shù)據(jù)標(biāo)注"通過人工智能訓(xùn)練師將像素、語音信號(hào)、文本內(nèi)容等轉(zhuǎn)換為機(jī)器能理解,能看懂的數(shù)據(jù)內(nèi)容,這樣機(jī)器才能習(xí)得識(shí)別處理。因此,數(shù)據(jù)標(biāo)注工作自然也就成為將原始數(shù)據(jù)變成算法可用AI數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟,是關(guān)乎整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),更是機(jī)器感知現(xiàn)實(shí)世界的源點(diǎn)?？梢哉f得數(shù)據(jù)者,才得人工智能。高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)對于圖像視頻識(shí)別技術(shù)的落地應(yīng)用的價(jià)值毋庸置疑,高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)將很大限度地提升圖像識(shí)別的效率。可以說,數(shù)據(jù)之于AI產(chǎn)業(yè)的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業(yè)落地的效率與穩(wěn)定,進(jìn)而推動(dòng)新基建的落地,可見其意義之深遠(yuǎn)。

除了高質(zhì)量數(shù)據(jù)集產(chǎn)品外，鳳凰數(shù)據(jù)還將推出以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺(tái)，計(jì)劃于近期開放內(nèi)測。平臺(tái)將與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集市實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，確保數(shù)據(jù)在平臺(tái)內(nèi)的安全使用。平臺(tái)也將提供一系列以數(shù)據(jù)為中心的服務(wù)，包括豐富的數(shù)據(jù)處理工具、可視化模型訓(xùn)練和微調(diào)套件、大量的數(shù)據(jù)和模型評估框架和多云異構(gòu)的算力資源。在內(nèi)地，也有很多企業(yè)開發(fā)了類似平臺(tái)，慧視光電推出的AI自動(dòng)圖像標(biāo)注平臺(tái)SpeedDP就是一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓(xùn)練平臺(tái)，通過平臺(tái)能夠讓AI不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)，進(jìn)而更加精確的識(shí)別圖像。SpeedDP是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的產(chǎn)品。

在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會(huì)先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類。以汽車拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過的時(shí)候，汽車自身具有的檢測設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。然后車牌定位模塊就會(huì)提取車牌信息，對車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示結(jié)果。在對車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。AI的三大基石：數(shù)據(jù)、算力和算法。河北應(yīng)急救援AI智能方案**

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高空墜物已經(jīng)成為城市安全的一大威脅，一方面來自于人，而另一方面則來自于建筑物。以前的樓房大都是馬賽克墻面，然后在外面再涂一層亞士漆作為保護(hù)，隨著樓房建成年份變久，樓房的外立面歷經(jīng)風(fēng)吹雨曬，就會(huì)出現(xiàn)、起殼、空鼓、滲水等跡象。傳統(tǒng)的檢查模式，需要“蜘蛛人”進(jìn)行排查，這種方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，準(zhǔn)確度也難以控制。無人機(jī)和吊艙的出現(xiàn)則有效解決了這一難點(diǎn)。無人機(jī)搭載吊艙，對大樓進(jìn)行細(xì)致的掃描，就能夠?qū)⒔ㄖ鈮Φ那闆r盡收眼底，就像給大樓拍CT一樣。這種吊艙需要具備紅外熱成像的功能，通過太陽照射墻面的溫度，捕捉肉眼不可見的隱患，如果外墻存在缺陷，則會(huì)呈現(xiàn)“熱斑”和“冷斑”兩種形態(tài)。搭載吊艙的無人機(jī)一二十分鐘就能檢查完一面墻，效率是人工遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法企及的。河南深度學(xué)習(xí)AI智能科技