小區(qū)出入口的管理分為人員管理和車(chē)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(mén)、點(diǎn)亮對(duì)應(yīng)樓層。人員智能門(mén)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(mén)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。不斷提高目標(biāo)檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性和效率能夠幫助提升標(biāo)注精度。河南智慧小區(qū)AI智能高效處理

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。成都智慧監(jiān)獄AI智能視覺(jué)識(shí)別數(shù)據(jù)是人工智能的學(xué)習(xí)資源。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機(jī)器學(xué)習(xí)不同的，它模擬我們?nèi)祟?lèi)自己去識(shí)別人臉的思路。比如，神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟?lèi)在認(rèn)識(shí)一個(gè)東西、觀察一個(gè)東西的時(shí)候，邊緣檢測(cè)類(lèi)的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大，也就是說(shuō)我們看物體的時(shí)候永遠(yuǎn)都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過(guò)科學(xué)家大量的觀察與實(shí)驗(yàn)，總結(jié)出人眼識(shí)別的模式是基于特殊層級(jí)的抓取，從一個(gè)簡(jiǎn)單的層級(jí)到一個(gè)復(fù)雜的層級(jí)，這個(gè)層級(jí)的轉(zhuǎn)變是有一個(gè)抽象迭代的過(guò)程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟?lèi)去觀測(cè)物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過(guò)來(lái)做訓(xùn)練，抓取到重要特征，建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)就是建立一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，肯定有很多層。有些簡(jiǎn)單的算法可能只有四五層，但是有些復(fù)雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當(dāng)然這其中有的層會(huì)去做一些數(shù)學(xué)計(jì)算，有的層會(huì)做圖像預(yù)算，一般隨著層級(jí)往下，特征會(huì)越來(lái)越抽象。

慧視光電推出的SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)支持labelimg數(shù)據(jù)標(biāo)注格式，用戶采集得到圖像數(shù)據(jù)后使用labelimg工具進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，然后將圖像文件和標(biāo)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(xùn)練。一般不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求對(duì)應(yīng)不同的數(shù)據(jù)和算法參數(shù)設(shè)置，慧視SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)采用項(xiàng)目配置的方式來(lái)對(duì)不同的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行管理。采集數(shù)據(jù)后，能夠批量加載一定數(shù)量的數(shù)據(jù)并進(jìn)行合并后輸入模型，實(shí)時(shí)顯示訓(xùn)練記錄，并能以文件的形式保存運(yùn)行時(shí)訓(xùn)練參數(shù)。慧視RK3588圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。

圖像識(shí)別技術(shù)是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項(xiàng)技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類(lèi)模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。振動(dòng)測(cè)試是否通過(guò)正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。甘肅定制AI智能圖像處理

工程師以RK3399PRO核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。河南智慧小區(qū)AI智能高效處理

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)。河南智慧小區(qū)AI智能高效處理