計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業、農業、交通、醫療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統:公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術;農業方面的種子識別技術、食品品質檢測技術;醫學方面的心電圖識別技術等，隨著計算機技術的不斷發展，圖像識別技術也在不斷地優化，其算法也在不斷地改進，圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研究重點。以后計算機,的圖像識別技術很有可能在更多的領域賣露頭角，它的應用前景也是不可限量的。SpeedDP是以數據為中心的一站式AI訓練平臺。福建電力運維AI智能

雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意，但是在許多領域，當前的AI發展程度已經完全能夠替代人工，勝任一些工作，圖像標注就是其中之一。在人工智能、大數據分析、自動駕駛等行業都需要進行大量的圖像標注工作，這些相關企業要么自己搭建團隊，要么尋找外面的公司，于是就產生了大量的圖像標注師崗位，這些崗位薪酬大都在4-6K之間，隨著崗位數量的增多，成本也不斷增加。對于專業的圖像標注公司而言，有著源源不斷的任務，那么這些圖像標注師幾乎不可能出現空擋時間，而對于有圖像標注需求，但是這些需求并不持久、或者說斷斷續續，那么在這個空隙時間內，圖像標注師就是一個閑職，產生的成本將是一個負擔。甘肅智慧園區AI智能人臉識別SpeedDP是一個輔助型圖像標注工具。

深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的，它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如，神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經過科學家大量的觀察與實驗，總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式，首先拿到互聯網上海量的數據，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。

無人機主導下的低空經濟在物流運輸、應急救援、智能巡檢、農林植保等領域有著突出應用，而在輔助無人機進行運轉的設備中，吊艙很重要。無人機吊艙中集各類傳感器于一體，能夠在無人機執行任務時，實時識別畫面中的物體，幫助操控者進行信息收集，做出判斷。而為了讓無人機進一步智能化，慧視光電通過在吊艙中植入高性能的圖像處理板，來實現AI和無人機的有機結合。這就是慧視VIZ-GT05V三軸雙可見光慣性穩定吊艙，它搭載一顆千萬級可見光CMOS傳感器和一顆星光級可見光CMOS傳感器，具備大小兩個視場角，能夠實時輸出1080P的高清可見光視頻，可實現夜間微弱光線下的目標觀測。無論是用于圖像分類、目標檢測還是語義分割，長期以來人工標記的數據集一直是監督學習的基礎。

隨著大模型時代到來，模型參數呈指數級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態和任務發展為支持多種模態下的多種任務。在這種趨勢下，大模型訓練所需算力巨大，遠超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產大模型技術發展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓練平臺SpeedDP就可以通過大量的數據注入，讓AI進行不斷的模型訓練，不斷地深度學習能夠讓AI更加聰明，為目標檢測、目標識別提供幫助。用SpeedDP進行圖像標注可以省下許多人力成本。異物監測AI智能視覺系統

利用SpeedDP能夠實現降本增效。福建電力運維AI智能

中國的無人機在世界上可謂是獨領，隨著技術的發展，無人機的應用范圍也越來越廣。在無人機的一些應用領域中，如應急救援、安防等，需要利用無人機進行遠程信息偵查、航拍以及圖像識別處理等功能，這就需要一款輕巧、成本低、像素好、品質高的吊艙。市面上很多吊艙要么就是體積大，要么就是重量大，或者是不支持角度、角速度的反饋控制，很難達到上述應用場景的工作需求。為了解決這些難點，成都慧視針對性的開發了多款微型多光吊艙來適配不同行業不同領域的需求。福建電力運維AI智能