深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機器學習不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如，神經(jīng)學家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J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(yīng)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(jié)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(zhuǎn)變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^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(luò)，因為深度學習就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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?；垡昍K3399PRO圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。陜西開發(fā)AI智能科技

SpeedDP作為一個低門檻的深度學習算法開發(fā)平臺，能夠為使用者提供從數(shù)據(jù)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(fā)功能。目前，SpeedDP提供網(wǎng)頁端和移動端兩種選擇，網(wǎng)頁端可以在局域網(wǎng)使用，而移動端能夠快速直觀的驗證所開發(fā)的不同算法在移動端部署時的實際效果，使用起來更加便捷。SpeedDP也是一個運行在移動設(shè)備上的視覺算法測試工具集，支持的主要任務(wù)功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括RK3399pro、RK3588等。軟件可運行于Windows或Linux操作系統(tǒng)，來幫助使用者完成自動標注、AI算法（目前支持目標檢測）開發(fā)（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關(guān)功能，在充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，能夠有效減少人力、物力消耗，節(jié)省項目開發(fā)時間。四川電力運維AI智能提供商工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)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。

目標檢測（Object Detection）的任務(wù)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(lǐng)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(tài)，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(lǐng)域相當有有挑戰(zhàn)性的問題。隨著深度學習的不斷發(fā)展，目標檢測的應(yīng)用愈加廣，現(xiàn)已被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、交通和醫(yī)學等眾多領(lǐng)域。與基于特征的傳統(tǒng)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

圖像視頻識別技術(shù)深入生活場景的背后,數(shù)據(jù)發(fā)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(guī)則后學習的方法論。"數(shù)據(jù)標注"通過人工智能訓練師將像素、語音信號、文本內(nèi)容等轉(zhuǎn)換為機器能理解,能看懂的數(shù)據(jù)內(nèi)容,這樣機器才能習得識別處理。因此,數(shù)據(jù)標注工作自然也就成為將原始數(shù)據(jù)變成算法可用AI數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟,是關(guān)乎整個AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),更是機器感知現(xiàn)實世界的源點。可以說得數(shù)據(jù)者,才得人工智能。高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)對于圖像視頻識別技術(shù)的落地應(yīng)用的價值毋庸置疑,高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)將很大限度地提升圖像識別的效率?？梢哉f,數(shù)據(jù)之于AI產(chǎn)業(yè)的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業(yè)落地的效率與穩(wěn)定,進而推動新基建的落地,可見其意義之深遠?；垡昍K3588板卡可以用于大型公共停車場。

圖像識別技術(shù)是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。山西智慧工地AI智能服務(wù)平臺

Viztra-LE034圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。陜西開發(fā)AI智能科技

國內(nèi)頭部數(shù)據(jù)采集標注服務(wù)商云測數(shù)據(jù)在圖像識別數(shù)據(jù)服務(wù)的實踐我們了解到,其訓練數(shù)據(jù)服務(wù)方案已經(jīng)在眾多的圖像識別應(yīng)用中落地,包含汽車、手機、工業(yè)、家居、金融、安防、新零售、地產(chǎn)等行業(yè)。以智能駕駛場景為例,通過數(shù)據(jù)采集服務(wù),可對智能駕駛主流應(yīng)用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數(shù)據(jù)標注服務(wù)方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術(shù)的準確性,增強各大企業(yè)人工智能優(yōu)勢的優(yōu)勢,塑造企業(yè)核心數(shù)據(jù)壁壘。陜西開發(fā)AI智能科技