AI大浪潮下，許多企業都在不斷借助AI來提升自己的行業競爭力，數據標注企業也不例外，傳統的人工標注效率不足的弊端困擾了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他們當然不會放過這個機會。針對這樣的需求，慧視光電利用AI模型訓練打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP，就可以替代人工進行海量的圖像數據標注。相比于人工，SpeedDP具有多個優勢?；垡昐peedDP的出現，將是數據標注企業降本增效的得力幫手，目前慧視SpeedDP開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能，不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。AI標注是未來的趨勢。河南應急救援AI智能專業方案

IDEA研究院團隊推出了GroundingDINO  1.5，它能夠實現端側實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現出色，能夠快速、準確地根據語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能比較好的開集檢測模型，GroundingDINO  1.5Pro可以幫助構建海量的具有物體級別語義信息的多模態數據，從而有效地助力多模態大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內容和文本之間關系的理解。目前，成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來實現對物體的實時監測，其中，開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，擁有四大四小八核處理器，算力水平能夠達到6.0TOPS，在我司定制多種視頻接口后，可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。河南應急救援AI智能專業方案人工智能和機器學習算法可用于分析來自各種來源的大量數據。

SpeedDP包含如下五個模塊：1.數據集管理：采集并制作用于訓練和測試的數據集；2.項目配置：根據項目的實際情況，對調整相關配置參數進行定制化開發；3.模型訓練：完成訓練參數配置，開始模型訓練并監控訓練過程，損失精度可接受時，暫停訓練；4.模型測試：使用數據集或實際業務場景圖像視頻數據進行模型評估；5.模型部署：模型測試結果達到預期，進行模型轉化和部署。據客戶反饋，使用了慧視光電的SpeedDP后，初步提升效率在80%以上，開發周期縮短，同時可售可租的模式，也讓企業的選擇更加靈活，為所在單位降本增效提供幫助。

雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意，但是在許多領域，當前的AI發展程度已經完全能夠替代人工，勝任一些工作，圖像標注就是其中之一。在人工智能、大數據分析、自動駕駛等行業都需要進行大量的圖像標注工作，這些相關企業要么自己搭建團隊，要么尋找外面的公司，于是就產生了大量的圖像標注師崗位，這些崗位薪酬大都在4-6K之間，隨著崗位數量的增多，成本也不斷增加。對于專業的圖像標注公司而言，有著源源不斷的任務，那么這些圖像標注師幾乎不可能出現空擋時間，而對于有圖像標注需求，但是這些需求并不持久、或者說斷斷續續，那么在這個空隙時間內，圖像標注師就是一個閑職，產生的成本將是一個負擔。深度學習是神經網絡和機器學習的進化，是人工智能社區的創意。

圖像視頻識別技術深入生活場景的背后,數據發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注規則后學習的方法論。"數據標注"通過人工智能訓練師將像素、語音信號、文本內容等轉換為機器能理解,能看懂的數據內容,這樣機器才能習得識別處理。因此,數據標注工作自然也就成為將原始數據變成算法可用AI數據的關鍵步驟,是關乎整個AI產業的基礎,更是機器感知現實世界的源點?？梢哉f得數據者,才得人工智能。高質量的AI數據對于圖像視頻識別技術的落地應用的價值毋庸置疑,高質量的AI數據將很大限度地提升圖像識別的效率?？梢哉f,數據之于AI產業的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業落地的效率與穩定,進而推動新基建的落地,可見其意義之深遠。人工智能和機器學習可以幫助施工團隊更有效地管理資源，從而節省成本。貴州智慧工地AI智能明火識別

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我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復的看到“蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強?；谏疃壬窠浘W絡的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數據，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經過一個深度神經網絡，反復學習，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復雜的AI工程。河南應急救援AI智能專業方案