江西研发AI智能目标跟踪

AI大浪潮下，许多企业都在不断借助AI来提升自己的行业竞争力，数据标注企业也不例外，传统的人工标注效率不足的弊端困扰了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他们当然不会放过这个机会。针对这样的需求，慧视光电利用AI模型训练打造的深度学习算法开发平台SpeedDP，就可以替代人工进行海量的图像数据标注。相比于人工，SpeedDP具有多个优势。慧视SpeedDP的出现，将是数据标注企业降本增效的得力帮手，目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能，不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。人工智能是一个宽泛的概念，它赋予机器模仿人类行为的能力。江西研发AI智能目标跟踪

机器人是AI落地应用的一个很重要载体，AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中，传统的模式需要人工一步一步走出来，面对假设在各种环境中的输电线，这种模式弊端重重，费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线，在使用久了之后，难免会出现电力设备损坏缺失等问题，AI赋能下的机器人的出现，为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头，能够实现昼夜巡检，然后再内置高性能的AI图像处理板，就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术，实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能，实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。安徽行业用AI智能视觉利用深度学习能够让AI更加聪明。

OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同样，在算法设计上也注重目标区域的检测以及特征的分类，这里目标区域的检测采用的是和图像区域分类定位的方式实现的。Yolo系列算法是一种比较成熟的目标检测算法框架，基于这种框架的算法还在不断地迭代中，当然解决的问题也越来越细化，比如候选区精度、比如小尺度检测等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多场景下得到现实应用。2023 年 1 月，目标检测经典模型 YOLO 系列再添一个新成员 YOLOv8，这是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一经发布就受到了业界的广关注，成为了这几天业界的流量担当。

图像识别方法可以分为两大类，模型方法和搜索方法。模型方法是在业界研究和使用比较多的方法。模型的方法是试图通过一些已知“标签”的图像，通过机器学习的各种方法来学习一个描述这些标签的“模型”，从而，对于一个新的未知图像，经过这个模型判断出其应该具有的标签。基于搜索的方法是在大数据时代才出现的方法，其基础是将已知标签的图像数据建成一个可以进行高效率检索的数据库，称为图像索引。通常需要大量的图像来建索引，但图像的标签可以有少量的噪声。那么，对一副待测图像，我们到这个数据库中去找与其相同或者相似的若干图像，然后综合这些图像的标签来预测待测图像的标签。人工标注仍然是必要的。

水上交通是我国内陆运输的一大命脉，尤其是长江沿岸，从长江一路向东走向世界是比较经济的运输模式，为了保障水路运输的通畅，维护通航秩序，就需要相关部门对航道进行定期巡航，保障水上交通安全。传统的航道巡查采用的是人工巡检，每段航道每个航标都要靠人力驱动船只到达目标区域进行巡查，这种模式不仅效率低下，遇到极端天气时，还会出现视野受阻、爬标困难等问题，甚至可能对巡检人员人身安全造成威胁。如今，随着无人机的使用，整个流程变得更加简洁高效，以前需要1条船、6个人做的工作，现在只需要1台电脑、1名工作人员就可以完成。SpeedDP采用本地化服务器部署的方式。江西开放AI智能算法

SpeedDP能够在七到八毫秒的短时间内标注一张图像。江西研发AI智能目标跟踪

我们教一个小孩识物的时候，比如“苹果”，首先要让他反复的看到“苹果”，他便能认识“苹果”;他可能会认错，把“梨”认成“苹果”，这个时候应该帮他指出来。小孩看到的“苹果”越多，辨识的能力就越强。基于深度神经网络的人工智能，让机器具备理解的能力，基本过程就像教一个小孩认苹果一样。首先要有大量的数据，比如“苹果”的图片;同时，要增加大量机器会认错的“负样本”，比如“梨”的图片;然后经过一个深度神经网络，反复学习，然后获得一个有效的识别模型。对于快消商品的识别，我们不仅要认出一个瓶子包装，还要认出是一瓶酸奶还是啤酒;不仅要认出酸奶，还要认出是哪个品牌的酸奶，甚至是哪个口味和规格。要让机器能够准确识别成千上万的快消商品SKU，是一项极其庞大而复杂的AI工程。江西研发AI智能目标跟踪