隨著美國對我國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)日益嚴(yán)厲的制裁，原來在市場上占有率極高的海思系列芯片，特別是基于海思芯片的AI平臺日益減少。華為AI芯片的缺貨，并沒有導(dǎo)致中國AI行業(yè)的衰退。瑞芯微近年來發(fā)展迅猛，推出了用于AI的系列化芯片，低性能1126系列、中性能3399系列、高性能3588系列，同時其他AI芯片廠家也在不停推出自己的硬件平臺。隨著應(yīng)用面的擴(kuò)展，基于應(yīng)用的很多公司應(yīng)運而生。如果要達(dá)到理想的AI效果，數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署這些工作必不可少，這需要消耗大量人力和財力。市場急需一款基于瑞芯微簡單醫(yī)用的開發(fā)平臺以提升產(chǎn)品的實際使用效果以及產(chǎn)品推出的速度。AI也能夠進(jìn)行圖像標(biāo)注。河南智慧養(yǎng)老AI智能人臉識別

圖像識別技術(shù)是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。河南智慧養(yǎng)老AI智能人臉識別慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預(yù)警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。

例如在工廠庫房，它能夠大限度地提高供應(yīng)鏈的效率，提高整體生產(chǎn)率。通過AI來分析和監(jiān)控庫存，并根據(jù)收集客戶的購物習(xí)慣，從而提升服務(wù)體驗，增加市場競爭力。在自動駕駛領(lǐng)域，AI賦能的攝像頭能夠自動化識別監(jiān)控周邊環(huán)境，判斷路面是否存在障礙物，從而在自動駕駛時精確避障。在人員密集的開放性場所，如車站、商城等，AI算法賦能的攝像頭能夠監(jiān)控每一個人的行為舉止，當(dāng)出現(xiàn)危險性行為時，AI監(jiān)控就能立即識別并報警，減少危險行為的進(jìn)一步傷害。在制造業(yè)領(lǐng)域，搭載AI算法的攝像頭能夠比人眼更加精確的判斷產(chǎn)品是否出現(xiàn)瑕疵，從而提升良品率。

OLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設(shè)計上也注重目標(biāo)區(qū)域的檢測以及特征的分類，這里目標(biāo)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(biāo)檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當(dāng)然解決的問題也越來越細(xì)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(yīng)用。2023 年 1 月，目標(biāo)檢測經(jīng)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(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注，成為了這幾天業(yè)界的流量擔(dān)當(dāng)。AI標(biāo)注是未來的趨勢。

部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，也稱為模型部署，簡單來說就是將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境中，在該環(huán)境中，模型可以接受輸入并返回輸出。部署模型的目的是讓其他人（無論是用戶、管理人員還是其他系統(tǒng)）可以使用訓(xùn)練有素的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測。模型部署與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)密切相關(guān)，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)是指系統(tǒng)內(nèi)軟件組件的排列和交互，以實現(xiàn)預(yù)定義的目標(biāo)。成都慧視推出的AI自動圖像標(biāo)注軟件SpeedDP也是這樣，通過正確的模型部署后方能進(jìn)行正確的AI模型訓(xùn)練，讓AI更加智能。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助施工團(tuán)隊更有效地管理資源，從而節(jié)省成本。河南智慧養(yǎng)老AI智能人臉識別

用SpeedDP進(jìn)行圖像標(biāo)注可以省下許多人力成本。河南智慧養(yǎng)老AI智能人臉識別

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)，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統(tǒng)一的實時目標(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。河南智慧養(yǎng)老AI智能人臉識別