圖像視頻識別技術深入生活場景的背后,數據發揮著愈加重要的作用。我們都知道人工智能是通過大批量基于特定標注規則后學習的方法論。"數據標注"通過人工智能訓練師將像素、語音信號、文本內容等轉換為機器能理解,能看懂的數據內容,這樣機器才能習得識別處理。因此,數據標注工作自然也就成為將原始數據變成算法可用AI數據的關鍵步驟,是關乎整個AI產業的基礎,更是機器感知現實世界的源點。可以說得數據者,才得人工智能。高質量的AI數據對于圖像視頻識別技術的落地應用的價值毋庸置疑,高質量的AI數據將很大限度地提升圖像識別的效率。可以說,數據之于AI產業的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業落地的效率與穩定,進而推動新基建的落地,可見其意義之深遠。SpeedDP能夠替代傳統的人工標注師。智慧工地AI智能專業方案

水上交通是我國內陸運輸的一大命脈，尤其是長江沿岸，從長江一路向東走向世界是比較經濟的運輸模式，為了保障水路運輸的通暢，維護通航秩序，就需要相關部門對航道進行定期巡航，保障水上交通安全。傳統的航道巡查采用的是人工巡檢，每段航道每個航標都要靠人力驅動船只到達目標區域進行巡查，這種模式不僅效率低下，遇到極端天氣時，還會出現視野受阻、爬標困難等問題，甚至可能對巡檢人員人身安全造成威脅。如今，隨著無人機的使用，整個流程變得更加簡潔高效，以前需要1條船、6個人做的工作，現在只需要1臺電腦、1名工作人員就可以完成。重慶深度學習AI智能供應商在機器學習中，模型部署是將機器學習模型集成到現有生產環境中的過程。

而像標注、適配性移植部署等工作會耗費圖像算法工程師大量時間和精力。對于時間成本的把控不到位，就變相增加了項目整體成本。基于以上強烈的市場需求，成都慧視光電技術有限公司經過兩年的研發改進，推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺，該平臺一經推出就得到了廣大圖像算法工程師的高度認可，尤其是一些圖像標注項目多、任務重的科研院所，更是對SpeedDP高度推崇。SpeedDP作為一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，能夠給用戶提供從數據標注、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。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。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺支持本地化服務器部署，滿足一些客戶需要對敏感數據或特定數據進行訓練防止數據泄露的要求。

圖像識別模塊，是現代科技的神奇之眼。現在已經在很多領域有著應用。它以非凡的洞察力，解析世間萬象，從醫療的精密診斷到安防的嚴密監控，再到自動駕駛的未來探索，無一不展現著其強大的應用力量。在醫療領域，它是醫生的得力助手，精確識別病變，讓健康無憂。在安防領域，它是守護者，用智能的眼光，保護人們的安全。而在自動駕駛的舞臺上，它是探索者，為車輛指引道路，開啟未來出行的新篇章。圖像識別，不僅是技術的飛躍，更是人類生活的美好伙伴。AI算法能夠幫助進行空中哨兵建設。

我國家的機動車數量龐大，但是停車位的建設卻沒有很好的跟上節奏，這也就導致許多車在出行時找不到停車位，車主也就不得不臨時將車停放在路邊。隨著路邊停放車輛的不斷增多，原本寬敞的道路也就變得狹窄，嚴重時甚至會堵得水泄不通。此外，一些大車由于阻擋視野，還容易造成“鬼探頭”等事故。通常情況下，交管部門會利用路邊的抓拍設備進行違停抓拍或者巡邏車進行巡邏，但是從實際效果來看，作用并不明顯。于是，無人機被派上用場。毫秒級的AI圖像標注工具SpeedDP。安徽深度學習AI智能

采用SpeedDP一勞永逸。智慧工地AI智能專業方案

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。智慧工地AI智能專業方案