小區(qū)出入口的管理分為人員管理和車輛管理兩個(gè)部分。人員管理方面，隨著生物識(shí)別技術(shù)的推廣和系統(tǒng)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(shí)別或人證合一等多種認(rèn)證方式通過(guò)后進(jìn)入，可自動(dòng)識(shí)別小區(qū)業(yè)主及常住住戶，無(wú)需業(yè)主手動(dòng)，系統(tǒng)識(shí)別確認(rèn)后自動(dòng)開(kāi)門、點(diǎn)亮對(duì)應(yīng)樓層。人員智能門禁設(shè)計(jì)在阻止非授權(quán)人員進(jìn)入的同時(shí)方便業(yè)主進(jìn)出，同時(shí)也能統(tǒng)計(jì)人員出入數(shù)量。基于人臉識(shí)別等生物識(shí)別應(yīng)用，為業(yè)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(shí)現(xiàn)智能化安防，通過(guò)信息的上傳，安防設(shè)備能夠自動(dòng)識(shí)別來(lái)訪人員是否為該樓棟的居民，只有經(jīng)過(guò)授權(quán)的人才能進(jìn)入該樓棟，保障業(yè)主隱私和安全。毫秒級(jí)的AI圖像標(biāo)注工具SpeedDP。江西算法定制AI智能減員增效

即使是十分復(fù)雜的照片也可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分割，這也可以尋找異常情況。利用圖像分割，計(jì)算機(jī)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(fēng)玻璃、車輪和轉(zhuǎn)向等特征對(duì)汽車進(jìn)行分類。由于圖像分割，其可以區(qū)分幾個(gè)邏輯部分。慧視光電自研的AI智能算法，具備不斷訓(xùn)練學(xué)習(xí)的超高能力，搭載在開(kāi)發(fā)的圖像處理板上，就能實(shí)現(xiàn)上述功能。并且慧視光電能夠?yàn)槭褂谜咛峁〢I訓(xùn)練的平臺(tái)工具，為使用者節(jié)約大量的人力物力成本重慶智慧視覺(jué)AI智能監(jiān)控機(jī)器學(xué)習(xí)是使用算法來(lái)處理、學(xué)習(xí)和理解或預(yù)測(cè)可用數(shù)據(jù)的模式。

我國(guó)家的機(jī)動(dòng)車數(shù)量龐大，但是停車位的建設(shè)卻沒(méi)有很好的跟上節(jié)奏，這也就導(dǎo)致許多車在出行時(shí)找不到停車位，車主也就不得不臨時(shí)將車停放在路邊。隨著路邊停放車輛的不斷增多，原本寬敞的道路也就變得狹窄，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)碌盟共煌ā４送猓恍┐筌囉捎谧钃跻曇埃€容易造成“鬼探頭”等事故。通常情況下，交管部門會(huì)利用路邊的抓拍設(shè)備進(jìn)行違停抓拍或者巡邏車進(jìn)行巡邏，但是從實(shí)際效果來(lái)看，作用并不明顯。于是，無(wú)人機(jī)被派上用場(chǎng)。

機(jī)器人是AI落地應(yīng)用的一個(gè)很重要載體，AI賦能的機(jī)器人能夠在安防巡檢、自動(dòng)化作業(yè)、應(yīng)急救援等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。在電力巡檢當(dāng)中，傳統(tǒng)的模式需要人工一步一步走出來(lái)，面對(duì)假設(shè)在各種環(huán)境中的輸電線，這種模式弊端重重，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而常年經(jīng)受風(fēng)吹雨曬的輸電線，在使用久了之后，難免會(huì)出現(xiàn)電力設(shè)備損壞缺失等問(wèn)題，AI賦能下的機(jī)器人的出現(xiàn)，為這項(xiàng)行業(yè)的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機(jī)器人內(nèi)置可見(jiàn)光和紅外攝像頭，能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜巡檢，然后再內(nèi)置高性能的AI圖像處理板，就能夠運(yùn)用AI識(shí)別、多機(jī)協(xié)同、數(shù)字孿生、巡檢監(jiān)控等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)巡視、缺陷和表計(jì)自動(dòng)識(shí)別和告警、巡視報(bào)表自動(dòng)生成和發(fā)送等功能，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)站式巡檢場(chǎng)景的全息感知和全域決策輔助。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于分析來(lái)自各種來(lái)源的大量數(shù)據(jù)。

橋梁助航標(biāo)志的正常顯示有助于引導(dǎo)船舶正常航行，防止出現(xiàn)撞上大橋等事故的發(fā)生。因此需要定期定時(shí)對(duì)水上標(biāo)志進(jìn)行檢查，尤其是夜間。由于傳統(tǒng)的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區(qū)，巡查范圍不夠細(xì)致、作業(yè)效率低下、執(zhí)法人員存在人身安全隱患等問(wèn)題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無(wú)人機(jī)搭載吊艙后實(shí)行遠(yuǎn)程定期巡檢。無(wú)人機(jī)搭載慧視光電開(kāi)發(fā)的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見(jiàn)光攝像機(jī)、紅外熱像儀等傳感器，能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像，內(nèi)置成都慧視自研全國(guó)產(chǎn)化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量280g，能夠?qū)蛄荷现綐?biāo)志進(jìn)行位置、顏色、結(jié)構(gòu)的晝夜觀察識(shí)別，輔助上報(bào)目標(biāo)的圖像及坐標(biāo)信息。用SpeedDP進(jìn)行圖像標(biāo)注可以省下許多人力成本。重慶AI智能技術(shù)

SpeedDP能夠替代傳統(tǒng)的人工標(biāo)注師。江西算法定制AI智能減員增效

YOLO（You Only Look Once）是一種目標(biāo)檢測(cè)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(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)和分類對(duì)象。該算法開(kāi)始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統(tǒng)一的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)》中。自發(fā)布以來(lái)，由于其高準(zhǔn)確性和速度，YOLO已成為目標(biāo)檢測(cè)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(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)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。江西算法定制AI智能減員增效