人臉識別始于20世紀60年代，隨著計算機技術和光學成像技術的發(fā)展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，以美國、日本和德國的技術為主。隨著人工智能的發(fā)展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術也獲得了很大的突破，同時人臉識別也是生物特征的應用。其技術的實現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強人工智能的轉化。總的來說，人臉識別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數(shù)據(jù)，放進數(shù)據(jù)庫進行比對，然后完成解鎖。無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術實現(xiàn)農(nóng)藥精細噴灑、農(nóng)作物精細拋糧等操作。遼寧智慧工地AI智能服務平臺

例如在工廠庫房，它能夠大限度地提高供應鏈的效率，提高整體生產(chǎn)率。通過AI來分析和監(jiān)控庫存，并根據(jù)收集客戶的購物習慣，從而提升服務體驗，增加市場競爭力。在自動駕駛領域，AI賦能的攝像頭能夠自動化識別監(jiān)控周邊環(huán)境，判斷路面是否存在障礙物，從而在自動駕駛時精確避障。在人員密集的開放性場所，如車站、商城等，AI算法賦能的攝像頭能夠監(jiān)控每一個人的行為舉止，當出現(xiàn)危險性行為時，AI監(jiān)控就能立即識別并報警，減少危險行為的進一步傷害。在制造業(yè)領域，搭載AI算法的攝像頭能夠比人眼更加精確的判斷產(chǎn)品是否出現(xiàn)瑕疵，從而提升良品率。周界入侵AI智能算法分析工程師以RK3588核心板為基礎進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

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(fā)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(jīng)學家發(fā)現(xiàn)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(jīng)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(jīng)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(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，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(wǎng)絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)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(shù)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。

SpeedDP能夠實現(xiàn)目標檢測、算法模型、項目參數(shù)的配置，整個訓練過程完全可視化，讓使用者直觀感受，同時支持數(shù)據(jù)（圖像、視頻）的實時加載測試，輸出OSD疊加后的測試結果。如果嫌麻煩，還可以選擇自動標注，軟件能夠基于使用者導入的數(shù)據(jù)集快速生成標注結果，支持標注工具讀取和調整。軟件除了移動端，還支持內網(wǎng)web服務快速搭建，用于團隊內部或對外進行快捷訪問和申請服務?？梢哉f，SpeedDP能夠一定程度上解放雙手，提升圖像標注效率，減少項目開發(fā)時間，節(jié)約成本。此外，針對于數(shù)據(jù)安全，SpeedDP支持完全的本地化服務器部署，對于數(shù)據(jù)十分敏感的政企事業(yè)單位，都可以放心使用。AI算法能夠幫助進行空中哨兵建設。

圖像識別技術是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項技術涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎上融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領域都有它的應用。深度學習是神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習的進化，是人工智能社區(qū)的創(chuàng)意。甘肅定制AI智能應用

RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡，具備高性能、高精度的優(yōu)點。遼寧智慧工地AI智能服務平臺

慧視SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺采用標準的AI開發(fā)流程，即需求分析->數(shù)據(jù)采集標注->模型訓練->測試驗證->模型部署。實際操作部分可分為如下五個模塊：數(shù)據(jù)集管理：采集并制作用于訓練和測試的數(shù)據(jù)集；項目配置：根據(jù)項目的實際情況，對調整相關配置參數(shù)進行定制化開發(fā)；模型訓練：完成訓練參數(shù)配置，開始模型訓練并監(jiān)控訓練過程，損失精度?？山邮軙r，暫停訓練；模型測試：使用數(shù)據(jù)集或實際業(yè)務場景圖像視頻數(shù)據(jù)進行模型評估；模型部署：模型測試結果達到預期，進行模型轉化和部署。慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺主要針對一些數(shù)據(jù)需要保密、同時又有AI算法開發(fā)能力的單位、AI算法軟件公司等，縮短算法的開發(fā)、優(yōu)化、部署周期，同時減少人員的消耗，達到降本增效的目的。遼寧智慧工地AI智能服務平臺