SpeedDP作為一個低門檻的深度學習算法開發平臺，能夠為使用者提供從數據標注、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開發功能。目前，SpeedDP提供網頁端和移動端兩種選擇，網頁端可以在局域網使用，而移動端能夠快速直觀的驗證所開發的不同算法在移動端部署時的實際效果，使用起來更加便捷。SpeedDP也是一個運行在移動設備上的視覺算法測試工具集，支持的主要任務功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括RK3399pro、RK3588等。軟件可運行于Windows或Linux操作系統，來幫助使用者完成自動標注、AI算法（目前支持目標檢測）開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，在充分保證數據安全的基礎上，能夠有效減少人力、物力消耗，節省項目開發時間。用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。安徽算法定制AI智能人臉識別

鳳凰衛視在“數聚未來——鳳凰大模型數據研討沙龍”上正式推出“鳳凰智媒AI數據業務”，發布首批“中文訪談對話數據集”和“正向價值對齊數據集”，還將推出以數據為中心的一站式AI訓練平臺，計劃于近期開放內測。鳳凰衛視執行副總裁兼運營總裁李奇在致辭中表示，鳳凰衛視作為一個立足香港、背靠內地、面向全球發展的國際媒體，也將是人工智能時代的積極參與者，期望發揮鳳凰的媒體平臺優勢，為產業界建立一個共建共享的數據平臺，共同推進人工智能的快速發展。安徽算法定制AI智能人臉識別通過AI模型訓練，SpeedDP能夠更加精確的識別圖像。

垃圾分類是一門大學問，日常生活經驗不足的人往往分不清垃圾類別，這就對垃圾分類工作造成了極大地阻礙。此外，有的地方用人工對垃圾進行分揀，這無疑費時又費力，許多垃圾處理企業逐步采用機器進行分揀，但是傳統的分揀機器只具備簡單的拿放功能，并不能對垃圾進行細致的分類，又得進行二次回收工作，一來二去，成本不言而喻。倘若要告別傳統垃圾分揀的弊端，那么機器AI識別將是不錯的解決方案。AI目標識別是指攝像頭在特定算法的作用下，能夠對目標范圍的物體進行分類，例如瓶子、紙質物體屬于可回收物，就不應該和廚余垃圾放在一起，再比如瓶子屬于塑料類別，就不應該和紙質物品分在一類。在這類工作中，AI目標識別將極大地解放雙手，提升垃圾分揀回收的效率。

小區出入口的管理分為人員管理和車輛管理兩個部分。人員管理方面，隨著生物識別技術的推廣和系統集成程度的成熟，人員通道管理可采用IC卡、身份證、指紋、二維碼、人臉識別或人證合一等多種認證方式通過后進入，可自動識別小區業主及常住住戶，無需業主手動，系統識別確認后自動開門、點亮對應樓層。人員智能門禁設計在阻止非授權人員進入的同時方便業主進出，同時也能統計人員出入數量。基于人臉識別等生物識別應用，為業主及訪客提供了更安全和便捷的出入管理方式。單元門入口及家庭入口也能實現智能化安防，通過信息的上傳，安防設備能夠自動識別來訪人員是否為該樓棟的居民，只有經過授權的人才能進入該樓棟，保障業主隱私和安全。我國今年也把“人工智能+”寫入了工作報告。

OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設計上也注重目標區域的檢測以及特征的分類，這里目標區域的檢測采用的是和圖像區域分類定位的方式實現的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當然解決的問題也越來越細化，比如候選區精度、比如小尺度檢測等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現實應用。2023 年 1 月，目標檢測經典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經發布就受到了業界的廣關注，成為了這幾天業界的流量擔當。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標識別。安徽算法定制AI智能人臉識別

人工智能是一個寬泛的概念，它賦予機器模仿人類行為的能力。安徽算法定制AI智能人臉識別

在智慧農業領域，當無人機掛載吊艙飛行時，攝像頭就能自動獲取作物狀態，并加以分析輸出相應數據，能夠讓管理者更好地了解整體狀況。在交通領域，將AI算法賦能路邊的攝像頭，能夠實現人流量、車流量的智能統計，為交通管理部門提供詳細的車流數據，從而為出臺緩解交通壓力的措施提供數據支撐。AI算法使用大量的訓練數據集來不斷提升自身的識別能力。即使是十分復雜的照片、特征、特征或物體，也可以使用機器學習算法或邏輯來找到。安徽算法定制AI智能人臉識別