計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識(shí)別系統(tǒng):公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)，圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來(lái)的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī),的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域賣露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的。SpeedDP是一個(gè)降本增效的好平臺(tái)。安徽信息化圖像標(biāo)注

IDEA研究院團(tuán)隊(duì)推出了GroundingDINO?1.5，它能夠?qū)崿F(xiàn)端側(cè)實(shí)時(shí)識(shí)別。在圖像和文本的語(yǔ)義理解上表現(xiàn)出色，能夠快速、準(zhǔn)確地根據(jù)語(yǔ)言提示檢測(cè)和識(shí)別圖像中的目標(biāo)對(duì)象。作為當(dāng)前性能比較好的開(kāi)集檢測(cè)模型，GroundingDINO?1.5Pro可以幫助構(gòu)建海量的具有物體級(jí)別語(yǔ)義信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)，從而有效地助力多模態(tài)大模型的訓(xùn)練。它可以將長(zhǎng)文本描述中的短語(yǔ)與圖像中的具體對(duì)象或場(chǎng)景精確匹配，以增強(qiáng)AI對(duì)視覺(jué)內(nèi)容和文本之間關(guān)系的理解。目前，成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，其中，開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，擁有四大四小八核處理器，算力水平能夠達(dá)到6.0TOPS，在我司定制多種視頻接口后，可實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別或者人為的的鎖定，同時(shí)可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。北京多系統(tǒng)適配圖像標(biāo)注產(chǎn)品傳統(tǒng)的人工標(biāo)注效率很低。

無(wú)人機(jī)追逐識(shí)別可以用在許多領(lǐng)域，如軍備、安防。通過(guò)專業(yè)傳感器設(shè)備的植入，讓攝像頭智能化，就可以對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行追蹤識(shí)別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領(lǐng)域的企業(yè)，在這方面也有著豐富的解決經(jīng)驗(yàn)。在硬件領(lǐng)域，我們能夠定制開(kāi)發(fā)不同接口的圖像處理板，如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等，只要您提出需求，我們就能通過(guò)應(yīng)用場(chǎng)景需要定制合適的接口。這是進(jìn)行無(wú)人機(jī)識(shí)別的基礎(chǔ)條件。目前，成都慧視能夠提供不同等級(jí)算力的圖像處理板，RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列，滿足多場(chǎng)景、廣領(lǐng)域。

東北虎作為生活在我國(guó)東北地區(qū)的保護(hù)動(dòng)物，時(shí)不時(shí)會(huì)闖入居民區(qū)，給居民生命安全造成威脅，此前不就黑龍江七臺(tái)河市勃利縣一村落就出現(xiàn)了東北虎傷人事件，傷人后東北虎不知去向，消防和公安緊急尋找。值得關(guān)注的是，公安采用了無(wú)人機(jī)進(jìn)行巡查，這種方式不僅比傳統(tǒng)的地毯式搜索效率更高，而且面對(duì)東北虎這樣危險(xiǎn)的生物，安全性也更高。但是傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)需要手動(dòng)操控觀察，同樣費(fèi)時(shí)費(fèi)力，想要更進(jìn)一步提升效率，則可以通過(guò)無(wú)人機(jī)智能化建設(shè)實(shí)現(xiàn)。SpeedDP能夠快速處理海量的圖像數(shù)據(jù)集。

圖像識(shí)別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過(guò)一些已知“標(biāo)簽”的圖像，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的各種方法來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)描述這些標(biāo)簽的“模型”，從而，對(duì)于一個(gè)新的未知圖像，經(jīng)過(guò)這個(gè)模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時(shí)代才出現(xiàn)的方法，其基礎(chǔ)是將已知標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個(gè)可以進(jìn)行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫(kù)，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來(lái)建索引，但圖像的標(biāo)簽可以有少量的噪聲。那么，對(duì)一副待測(cè)圖像，我們到這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標(biāo)簽來(lái)預(yù)測(cè)待測(cè)圖像的標(biāo)簽。Yolo系列算法是典型的onestage算法。吉林智能化圖像標(biāo)注產(chǎn)品

大量的圖像標(biāo)注工作交給AI。安徽信息化圖像標(biāo)注

圖像識(shí)別技術(shù)的高價(jià)值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識(shí)別進(jìn)展的背后推動(dòng)力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個(gè)方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強(qiáng)有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計(jì)算資源。對(duì)于各種各樣的圖像識(shí)別任務(wù)，精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?duì)。安徽信息化圖像標(biāo)注