近年來,國內外從事圖像視頻識別的公司明顯增加,谷歌、Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國內外企業(yè)重點集中在人臉識別、智能安防和智能駕駛等領域進行技術研發(fā)與產品設計。對于整個人工智能行業(yè)來說,目前,包括安防、金融、工業(yè)、醫(yī)療、教育等領域對AI技術的需求極大,高精度AI數(shù)據(jù)交付在助力AI產業(yè)場景化落地的同時,不僅帶來了更好的用戶體驗,也進一步加快了智能化時代的到來,帶動算力、算法等領域的振興。在各方的努力下,中國AI市場將從局部的發(fā)展向整體的上升發(fā)展,行業(yè)前景一片向好。毫秒級的AI圖像標注工具SpeedDP。河北AI智能解決方案

物質生活水平的不斷提高下，人們對工作、居住等環(huán)境安全的重視與日俱增。特別是在城市中，選擇一處房子，除了區(qū)位地段，其安防水平也是人們首要考慮的一點。傳統(tǒng)的社區(qū)依靠人工巡查來實現(xiàn)安防，即便是監(jiān)控普及后，傳控監(jiān)控的有畫無聲、無法24小時監(jiān)視等弊端也一樣突出，人工+監(jiān)控的人力運維成本增加使得安防責任服務商苦不堪言，效率低、漏洞多、死角無法覆蓋的問題使得居民怨聲載道。隨著AI的不斷發(fā)展，智慧社區(qū)開始逐步建設，社區(qū)的安防措施也逐漸向智能化轉型。河北AI智能解決方案通過海量的數(shù)據(jù)模型訓練，SpeedDP能夠更加聰明。

OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設計上也注重目標區(qū)域的檢測以及特征的分類，這里目標區(qū)域的檢測采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當然解決的問題也越來越細化，比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現(xiàn)實應用。2023 年 1 月，目標檢測經典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關注，成為了這幾天業(yè)界的流量擔當。

即使是十分復雜的照片也可以使用機器學習進行分割，這也可以尋找異常情況。利用圖像分割，計算機可以把一張圖片分成其邏輯組成部分。例如，其可以根據(jù)車窗、擋風玻璃、車輪和轉向等特征對汽車進行分類。由于圖像分割，其可以區(qū)分幾個邏輯部分。慧視光電自研的AI智能算法，具備不斷訓練學習的超高能力，搭載在開發(fā)的圖像處理板上，就能實現(xiàn)上述功能。并且慧視光電能夠為使用者提供AI訓練的平臺工具，為使用者節(jié)約大量的人力物力成本RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產化工業(yè)級板卡，具備高性能、高精度的優(yōu)點。

國內頭部數(shù)據(jù)采集標注服務商云測數(shù)據(jù)在圖像識別數(shù)據(jù)服務的實踐我們了解到,其訓練數(shù)據(jù)服務方案已經在眾多的圖像識別應用中落地,包含汽車、手機、工業(yè)、家居、金融、安防、新零售、地產等行業(yè)。以智能駕駛場景為例,通過數(shù)據(jù)采集服務,可對智能駕駛主流應用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數(shù)據(jù)標注服務方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應用場景的數(shù)據(jù)。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術的準確性,增強各大企業(yè)人工智能優(yōu)勢的優(yōu)勢,塑造企業(yè)核心數(shù)據(jù)壁壘。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。河北AI智能解決方案

慧視AI算法是無人設備的“眼睛”。河北AI智能解決方案

圖像識別技術的高價值應用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經網絡已經遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們去面對。河北AI智能解決方案