目標檢測（Object Detection）的任務是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的類別和位置，是計算機視覺領域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態，加上成像時光照、遮擋等因素的干擾，目標檢測一直是計算機視覺領域相當有有挑戰性的問題。隨著深度學習的不斷發展，目標檢測的應用愈加廣，現已被應用于農業、交通和醫學等眾多領域。與基于特征的傳統手工方法相比，基于深度學習的目標檢測方法可以學習低級和高級圖像特征，有更好的檢測精度和泛化能力Viztra-LE034圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。遼寧智慧工地AI智能明火識別

YOLO（You Only Look Once）是一種目標檢測算法，它使用深度神經網絡模型，特別是卷積神經網絡，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統一的實時目標檢測》中。自發布以來，由于其高準確性和速度，YOLO已成為目標檢測和分類任務中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學習領域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。江西電力運維AI智能安全帽識別RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。

你是否也曾一個個的將圖像添加標簽進行分類，如此機械式的操作令你心煩？你們單位是否也曾為了不多不少的圖像分類標注而不得不增加一個崗位？你們也是否因圖像標注需求和數據安全不可兼得而苦惱？為了解決這一市場需求和困境，慧視光電研發了SpeedDP深度學習算法開發平臺，如今平臺已經實現移動端使用，可運行于Windows或Linux操作系統，可完成自動標注、AI算法開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，充分保證數據安全的基礎上，幫助使用者減少人力、物力消耗，節省開發時間。

我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復的看到“蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強。基于深度神經網絡的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數據，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經過一個深度神經網絡，反復學習，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復雜的AI工程。工程師以RK3399核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

隨著智能跟蹤設備的需求量越來越大，對技術的要求越來越高，市場上出現了專業的圖像跟蹤板研發生產廠家，例如成都慧視光電技術有限公司和一些高校研究所團隊，而且為了快速提升跟蹤的識別率、快速升級迭代，也出現了專業的工具，例如百度的AI訓練工具，除此之外，類似的還有成都慧視光電技術有限公司的SpeedDP深度學習算法開發平臺。該平臺提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。這是成都慧視光電技術有限公司針對于零基礎的AI訓練使用者開發的平臺。慧視RK3399圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。四川圖像識別AI智能煙霧識別

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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。遼寧智慧工地AI智能明火識別