小區出入口的管理分為人員管理和車輛管理兩個部分。人員管理方面，隨著生物識別技術的推廣和系統集成程度的成熟，人員通道管理可采用IC卡、身份證、指紋、二維碼、人臉識別或人證合一等多種認證方式通過后進入，可自動識別小區業主及常住住戶，無需業主手動，系統識別確認后自動開門、點亮對應樓層。人員智能門禁設計在阻止非授權人員進入的同時方便業主進出，同時也能統計人員出入數量。基于人臉識別等生物識別應用，為業主及訪客提供了更安全和便捷的出入管理方式。單元門入口及家庭入口也能實現智能化安防，通過信息的上傳，安防設備能夠自動識別來訪人員是否為該樓棟的居民，只有經過授權的人才能進入該樓棟，保障業主隱私和安全。用SpeedDP進行圖像標注可以省下許多人力成本。成都智慧工地AI智能視覺識別

圖像識別技術的高價值應用就發生在你我身邊，例如視頻監控、自動駕駛和智能醫療等，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：大規模數據集的產生、強有力的模型的發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，仍然有很多挑戰需要我們去面對。安徽視頻識別AI智能服務平臺毫秒級的AI圖像標注工具SpeedDP。

在進行目標識別跟蹤時，OSD字符能夠幫助使用者更加清晰的看到識別跟蹤的效果，OSD字符疊加是目標跟蹤領域一個重要的部分，它能夠將各種圖像文本添加到視頻當中，實現字符與視頻的疊加，進而輔助進行目標檢測、跟蹤的識別，便于觀察目標。經過多年技術積累及更新迭代，以及客戶對OSD字符疊加的需求整理，我們將OSD拆分為多個組件，包括文字，角度顯示刻度線，矩形框，圓，多邊形，指北針等組件，可靈活設置位置、字號、顏色等屬性，為用戶定制OSD提供方便。

人臉識別始于20世紀60年代，隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，以美國、日本和德國的技術為主。隨著人工智能的發展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術也獲得了很大的突破，同時人臉識別也是生物特征的應用。其技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。總的來說，人臉識別的原理是收集用戶的面部數據存入數據庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數據，放進數據庫進行比對，然后完成解鎖。SpeedDP能夠實現快速標注。

慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺支持labelimg數據標注格式，用戶采集得到圖像數據后使用labelimg工具進行數據標注，然后將圖像文件和標注文件按如圖2所示指定的形式存放即可直接用于模型訓練。一般不同的業務場景需求對應不同的數據和算法參數設置，慧視SpeedDP深度學習算法開發平臺采用項目配置的方式來對不同的業務需求進行管理。采集數據后，能夠批量加載一定數量的數據并進行合并后輸入模型，實時顯示訓練記錄，并能以文件的形式保存運行時訓練參數。AI標注是未來的趨勢。山西智慧園區AI智能

數據的資源越好，模型的準確度就越高。成都智慧工地AI智能視覺識別

無損檢測法是一種常用的故障診斷技術，故障診斷從本質上來講就是模式識別問題，而模式識別又可以狹義地理解為圖像識別。從介紹圖像、圖像識別、圖像識別過程和圖像識別系統的基本概念著手，就幾種常用圖’像識別方法的原理和特點進行比較，給出了CCD圖像獲取系統的組成。然后結合發動機曲軸的一種自動磁粉探傷系統實例，對系統的圖像處理和識別流程進行詳細的討論，并針對一般無損檢測系統難以滿足曲軸的檢測要求和精度要求的狀況，提出經過改進的一種適用于曲軸的整體無損檢測系統。該系統有助于高效和完整地獲取整個曲軸的圖像，提高圖像信息的質量，從而提高發動機曲軸表面缺陷檢測的準確性和可靠性。成都智慧工地AI智能視覺識別