周界入侵AI智能视觉系统

图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边，例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等，而这些图像识别进展的背后推动力是深度学习。深度学习的成功主要得益于三个方面：大规模数据集的产生、强有力的模型的发展以及可用的大量计算资源。对于各种各样的图像识别任务，精心设计的深度神经网络已经远远超越了以前那些基于人工设计的图像特征的方法。尽管到目前为止深度学习在图像识别方面已经取得了巨大成功，但在它进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去面对。AI的三大基石：数据、算力和算法。周界入侵AI智能视觉系统

海量图像标注工作的繁琐困扰着诸多企业，增加标注师岗位可以提升效率，但是无法控制人工成本，使得企业左右为难。随着AI的不断发展，这种枯燥无味的工作用AI来替代再好不过，AI的定制建设成本只需要一次性付出，然后就能够长期使用，不会出现像人工这种忙时不够，闲时多余的情况。成都慧视利用人工智能算法打造的SpeedDP深度学习算法开发平台，是一个针对于AI零基础从业者的图像标注软件，其简洁度、实用性都堪称一绝。它提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。周界入侵AI智能视觉系统利用SpeedDP能够实现降本增效。

慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成集成可见光摄像机、红外热像仪等传感器，能够实现昼夜成像，内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板，搭载自研AI跟踪算法，重量只有280g。能够对地面车辆、人员等目标进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪，上报目标的图像及坐标信息。慧视VIZ-YWT202微型双可见光吊舱集成宽窄视场2路可见光摄像机，重量小于260g，采用金属外壳，抗冲击力强，具有功耗低、陀螺稳定、小体积、轻重量的优点。慧视VIZ-GT05V微型三轴双可见光惯性稳定吊舱搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器，具备大小两个视场角，能够实时输出1080P的高清可见光视频，可实现夜间微弱光线下的目标观测。可应用于微小型无人飞行器、无人车、无人艇和其他无人观测设备，进行警务执法、电力巡检、安保巡视、救援搜索、消防救火等任务。

激光除草是通过激光照射杂草，使草叶内部细胞脱水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的全天候智能激光除草机器人集成深度学习的人工智能技术，AI智能识别杂草，十分高效；同时针对性开发先进的多目标靶点定位及动态时延误差补偿算法，不仅能够准确高效识别杂草和高精度定位目标分生组织，同时不损伤作物、不污染土壤、不耗费人力，而且适应性强，生产效率高，促进农业经济高质量发展。激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环，需要机器人正确识别杂草，而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能，通过不断的训练学习，AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前，市面上比较好用的AI深度学习平台众多，例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台，就能够通过大量的数据部署，再经过长时间的训练，就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。不断提高目标检测算法的准确性和效率能够帮助提升标注精度。

图像识别模块，是现代科技的神奇之眼。现在已经在很多领域有着应用。它以非凡的洞察力，解析世间万象，从医疗的精密诊断到安防的严密监控，再到自动驾驶的未来探索，无一不展现着其强大的应用力量。在医疗领域，它是医生的得力助手，精确识别病变，让健康无忧。在安防领域，它是守护者，用智能的眼光，保护人们的安全。而在自动驾驶的舞台上，它是探索者，为车辆指引道路，开启未来出行的新篇章。图像识别，不仅是技术的飞跃，更是人类生活的美好伙伴。AI可以进行快速的海量图像数据的标注。重庆开发AI智能智能方案

媒体人被认为是被ChatGPT取代的高危职业之一。周界入侵AI智能视觉系统

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它使用深度神经网络模型，特别是卷积神经网络，来实时检测和分类对象。该算法开始被提出是在2016年的论文《You Only Look Once：统一的实时目标检测》中。自发布以来，由于其高准确性和速度，YOLO已成为目标检测和分类任务中很受欢迎的算法之一。它在各种目标检测基准测试中实现了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到机器学习领域，它拥有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。周界入侵AI智能视觉系统