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...
IDEA研究院团队推出了GroundingDINO 1.5,它能够实现端侧实时识别。在图像和文本的语义理解上表现出色,能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。作为当前性能比较好的开集检测模型,GroundingDINO 1.5Pro可以帮助构建海量的具有物体级别语义信息的多模态数据,从而有效地助力多模态大模型的训练。它可以将长文本描述中的短语与图像中的具体对象或场景精确匹配,以增强AI对视觉内容和文本之间关系的理解。目前,成都慧视利用AI图像处理板和YOLO算法来实现对物体的实时监测,其中,开发的Viztra-HE030图像处理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588,拥有四大四小八核处理器,算力水平能够达到6.0TOPS,在我司定制多种视频接口后,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。AI自动图像标注平台SpeedDP。河南智慧安防AI智能口罩识别
深度学习是机器学习的一个分支,只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的,它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如,神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候,边缘检测类的神经元先反应比较大,也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样,经过科学家大量的观察与实验,总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取,从一个简单的层级到一个复杂的层级,这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式,首先拿到互联网上海量的数据,拿到以后才有海量样本,把海量样本抓取过来做训练,抓取到重要特征,建立一个网络,因为深度学习就是建立一个多层的神经网络,肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层,但是有些复杂的,像刚才讲的谷歌的,里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算,有的层会做图像预算,一般随着层级往下,特征会越来越抽象。四川高性能低功耗AI智能识别软件人工智能的时代真的来了。
对进销存、订货、选品、商业选址都很有帮助。大数据预测的算法会根据近几年的数据,加上天气、节日、时间段的影响,机器就可以处理进销存的订货、研究用户的消费行为,对未来的选品和定价都非常有帮助。图像识别、声音识别、数字化人工智能算法三大技术只能搭起机器识别的骨架,但如何让零售变的更加智能,还需要更深层次的技术做支持,如何在表层技术的基础上进行更深层次的剖析,是现在智能零售业急需解决的问题,下面我们就智能零售中运用比较多的技术——图像识别技术进行简要的解析。
AI的出现可以很好地解决这个问题。针对于这样的环境需求,成都慧视推出了基于瑞芯微平台的深度学习算法开发平台SpeedDP,它是一款入门级的AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能,提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。经过前期的需求分析,大量的数据训练,SpeedDP就能够生成适合行业需求的训练模型,通过这个模型,就能不断进行自动化的图像标注。人工智能和机器学习可以帮助施工团队更有效地管理资源,从而节省成本。
巡检机器人能够实现抵近待测设备,进行精细的测温、测量以及感应。同时具备自主导航、实时避障功能,能够智能规划比较好巡检路径、规避站内检修区域,效率是人工的好几倍,并且还不会出现传统人工巡检造成人身危害等行为。这种机器人搭载的图像处理板可以自由选择,例如成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板,就可以很好的应用在电力巡检领域,这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰芯片RK3588,采用8nmLP制程,四大四小八核处理器;搭载八核64位CPU,主频高达2.4GHz;集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置AI加速器NPU,算力高达6.0TOPS。用在电力巡检领域完全可以满足需求,并且成都慧视可以根据使用场景进行外壳的特殊化定制,有效处理散热防水,为机器人的户外工作提供更加稳定的处理能力。人工智能和机器学习,可用于分析建筑工地传感器和摄像头的实时数据。云南算法定制AI智能口罩识别
用SpeedDP进行图像标注可以省下许多人力成本。河南智慧安防AI智能口罩识别
人脸识别始于20世纪60年代,随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新,人脸识别技术也获得了很大的突破,同时人脸识别也是生物特征的应用。其技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说,人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库,然后进行机器学习,通过采集需要解锁对象的面部数据,放进数据库进行比对,然后完成解锁。河南智慧安防AI智能口罩识别
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...
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