2023年，全球科技領(lǐng)域受歡迎的當(dāng)屬AI行業(yè)，原以為進(jìn)入2024會(huì)沉寂一段時(shí)間，不聊Sora文生視頻大模型的發(fā)布又將這一熱度延續(xù)到了2024。AI+行業(yè)的持續(xù)火熱，為我國(guó)AI圖像處理板的發(fā)展應(yīng)用提供了契機(jī)。我們所熟知的人形機(jī)器人在當(dāng)今已有重要突破，它們已經(jīng)不再像以前那樣只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的直立行走，進(jìn)行生硬的對(duì)話(huà)，隨著AI和其他傳感技術(shù)的不斷進(jìn)步，人形機(jī)器人已經(jīng)可以在一些重要行業(yè)替代人工進(jìn)行工作，其中就有制造業(yè)、危險(xiǎn)化學(xué)品行業(yè)等，機(jī)器人的應(yīng)用能夠有效節(jié)約人力成本，同時(shí)，機(jī)器人還能夠進(jìn)行人不能涉及的危險(xiǎn)領(lǐng)域。而人形機(jī)器人之所以能夠有此作用，就是跟機(jī)器視覺(jué)有關(guān)。慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)。江西圖像識(shí)別AI智能明火識(shí)別

在進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別跟蹤時(shí)，OSD字符能夠幫助使用者更加清晰的看到識(shí)別跟蹤的效果，OSD字符疊加是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域一個(gè)重要的部分，它能夠?qū)⒏鞣N圖像文本添加到視頻當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)字符與視頻的疊加，進(jìn)而輔助進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤的識(shí)別，便于觀察目標(biāo)。經(jīng)過(guò)多年技術(shù)積累及更新迭代，以及客戶(hù)對(duì)OSD字符疊加的需求整理，我們將OSD拆分為多個(gè)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(shè)置位置、字號(hào)、顏色等屬性，為用戶(hù)定制OSD提供方便。江西圖像識(shí)別AI智能明火識(shí)別在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型部署是將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有生產(chǎn)環(huán)境中的過(guò)程。

信息戰(zhàn)將會(huì)是未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)的主要形式之一，信息的獲取、加工、處理、分析、傳遞、控制、遮斷能力將影響***的進(jìn)程。無(wú)人偵察機(jī)作為信息獲取的重要手段，在偵察監(jiān)視體系中發(fā)揮著其他裝備難以替代的作用，無(wú)人機(jī)以其在信息獲取中的突出地位和獨(dú)特優(yōu)勢(shì)得到大量關(guān)注。作為空中偵察平臺(tái)和武器平臺(tái)，無(wú)人機(jī)通過(guò)攜帶吊艙后，能夠執(zhí)行偵察監(jiān)視、激光制導(dǎo)、電子干擾、通信中繼、目標(biāo)定位、戰(zhàn)斗評(píng)估等任務(wù)。此外，無(wú)人機(jī)還可進(jìn)行精確打擊、定點(diǎn)轟炸，甚至還可以攔截戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈和巡航導(dǎo)彈，代替人員在核生化或其他特殊條件下執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)。

隨著大模型時(shí)代到來(lái)，模型參數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，達(dá)到萬(wàn)億級(jí)別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務(wù)發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。在這種趨勢(shì)下，大模型訓(xùn)練所需算力巨大，遠(yuǎn)超單個(gè)芯片的處理速度，而多卡分布式訓(xùn)練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國(guó)產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展和實(shí)用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓(xùn)練平臺(tái)SpeedDP就可以通過(guò)大量的數(shù)據(jù)注入，讓AI進(jìn)行不斷的模型訓(xùn)練，不斷地深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明，為目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別提供幫助。利用深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明。

OLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設(shè)計(jì)上也注重目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)以及特征的分類(lèi)，這里目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)采用的是和圖像區(qū)域分類(lèi)定位的方式實(shí)現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標(biāo)檢測(cè)算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當(dāng)然解決的問(wèn)題也越來(lái)越細(xì)化，比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測(cè)等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場(chǎng)景下得到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。2023 年 1 月，目標(biāo)檢測(cè)經(jīng)典模型 YOLO 系列再添一個(gè)新成員 YOLOv8，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注，成為了這幾天業(yè)界的流量擔(dān)當(dāng)。慧視微型雙光吊艙非常適用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。江西圖像識(shí)別AI智能明火識(shí)別

數(shù)據(jù)的資源越好，模型的準(zhǔn)確度就越高。江西圖像識(shí)別AI智能明火識(shí)別

人工智能為各行各業(yè)帶來(lái)了產(chǎn)業(yè)變革，如工業(yè)4.0、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域。但是對(duì)于一般中小企業(yè)而言，人工智能的開(kāi)發(fā)需要投入大量的時(shí)間和金錢(qián)，包括長(zhǎng)時(shí)間反復(fù)的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標(biāo)注，這些加起來(lái)的成本不可預(yù)估，并且很關(guān)鍵的一點(diǎn)是，所有的投入不一定會(huì)達(dá)到預(yù)期的效果。基于這樣的行業(yè)痛點(diǎn)，慧視SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。通過(guò)提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，來(lái)滿(mǎn)足不同用戶(hù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的定制化需求。江西圖像識(shí)別AI智能明火識(shí)別