海量圖像標注工作的繁瑣困擾著諸多企業，增加標注師崗位可以提升效率，但是無法控制人工成本，使得企業左右為難。隨著AI的不斷發展，這種枯燥無味的工作用AI來替代再好不過，AI的定制建設成本只需要一次性付出，然后就能夠長期使用，不會出現像人工這種忙時不夠，閑時多余的情況。成都慧視利用人工智能算法打造的SpeedDP深度學習算法開發平臺，是一個針對于AI零基礎從業者的圖像標注軟件，其簡潔度、實用性都堪稱一絕。它提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。我國今年也把“人工智能+”寫入了工作報告。甘肅AI智能解決方案

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。專業AI智能人工智能和機器學習在建筑領域的優勢之一是能夠自動執行某些任務。

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。

圖像識別技術是在不斷發展的，每一代都有比較突出的一項技術涌現。神經網絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的。在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網絡相融合的中經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。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。

工業4.0就是無人作業的天下，各行各業都在進行無人化改造，農業領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向，我國已經成功建立了31個無人農業作業實驗區。這些無人農業作業試驗區覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農機和系統62萬臺(套)，智能化作業面積達到1.7億畝。綜合抽樣統計，作業效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業區利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控，要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠實現精細的目標識別和檢測，例如無人機，在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內置圖像處理板，無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。人工智能和機器學習的數字施工工具，可以提供準確和精確的測量。遼寧AI智能人臉識別

采用SpeedDP一勞永逸。甘肅AI智能解決方案

圖像識別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標簽”的圖像，通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經過這個模型判斷出其應該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數據時代才出現的方法，其基礎是將已知標簽的圖像數據建成一個可以進行高效率檢索的數據庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數據庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標簽來預測待測圖像的標簽。甘肅AI智能解決方案