成都慧視光電技術有限公司推出的SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)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(fā)功能。SpeedDP功能簡潔、上手快，是當下進行AI深度學習訓練的重要的工具。而且目標識別檢測領域，成都慧視開發(fā)的高性能Viztra-HE030圖像處理板，可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力，精細分析識別到的物體，區(qū)分作物和雜草，進而為機器人提供正確的信息，輔助除草。SpeedDP是以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓練平臺。重慶智慧城市AI智能減員增效

國內(nèi)頭部數(shù)據(jù)采集標注服務商云測數(shù)據(jù)在圖像識別數(shù)據(jù)服務的實踐我們了解到,其訓練數(shù)據(jù)服務方案已經(jīng)在眾多的圖像識別應用中落地,包含汽車、手機、工業(yè)、家居、金融、安防、新零售、地產(chǎn)等行業(yè)。以智能駕駛場景為例,通過數(shù)據(jù)采集服務,可對智能駕駛主流應用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數(shù)據(jù)標注服務方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應用場景的數(shù)據(jù)。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術的準確性,增強各大企業(yè)人工智能優(yōu)勢的優(yōu)勢,塑造企業(yè)核心數(shù)據(jù)壁壘。貴州深度學習AI智能視覺識別人工智能和機器學習算法可用于分析來自各種來源的大量數(shù)據(jù)。

AI的出現(xiàn)可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環(huán)境需求，成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，它是一款入門級的AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)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(fā)功能，提供豐富的算法參數(shù)設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。經(jīng)過前期的需求分析，大量的數(shù)據(jù)訓練，SpeedDP就能夠生成適合行業(yè)需求的訓練模型，通過這個模型，就能不斷進行自動化的圖像標注。

高空墜物已經(jīng)成為城市安全的一大威脅，一方面來自于人，而另一方面則來自于建筑物。以前的樓房大都是馬賽克墻面，然后在外面再涂一層亞士漆作為保護，隨著樓房建成年份變久，樓房的外立面歷經(jīng)風吹雨曬，就會出現(xiàn)、起殼、空鼓、滲水等跡象。傳統(tǒng)的檢查模式，需要“蜘蛛人”進行排查，這種方法費時費力，準確度也難以控制。無人機和吊艙的出現(xiàn)則有效解決了這一難點。無人機搭載吊艙，對大樓進行細致的掃描，就能夠?qū)⒔ㄖ鈮Φ那闆r盡收眼底，就像給大樓拍CT一樣。這種吊艙需要具備紅外熱成像的功能，通過太陽照射墻面的溫度，捕捉肉眼不可見的隱患，如果外墻存在缺陷，則會呈現(xiàn)“熱斑”和“冷斑”兩種形態(tài)。搭載吊艙的無人機一二十分鐘就能檢查完一面墻，效率是人工遠遠無法企及的。AI也能夠進行圖像標注。

隨著技術的不斷迭代發(fā)展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業(yè)機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產(chǎn)品正在深刻改變著傳統(tǒng)行業(yè)。而這些功能實現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數(shù)據(jù)的標注。但是如果遇到數(shù)據(jù)量龐大的標注需求，傳統(tǒng)的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度?；垡昐peedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)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(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。采用SpeedDP一勞永逸。成都周界入侵AI智能識別軟件

人工智能和機器學習在建筑領域的優(yōu)勢之一是能夠自動執(zhí)行某些任務。重慶智慧城市AI智能減員增效

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(yè)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(jīng)過這個模型判斷出其應該具有的標簽?；谒阉鞯姆椒ㄊ窃诖髷?shù)據(jù)時代才出現(xiàn)的方法，其基礎是將已知標簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個可以進行高效率檢索的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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。重慶智慧城市AI智能減員增效