圖像識別技術，是機器視覺的一種現實應用。它模擬人眼的觀察能力，利用復雜的算法，從圖像中提取關鍵信息。在醫療領域，它能輔助醫生進行精確診斷；在安防領域，它能實現高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識別的應用很廣，功能強大，是現代科技的重要成就。慧視光電開發的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠實現精確的目標識別檢測，能夠為使用者提供目標跟蹤、定點檢測等領域的便捷服務。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。安徽算法定制AI智能煙霧識別

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，展現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據存入數據庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數據，放進數據庫進行比對，然后完成解鎖。安徽算法定制AI智能煙霧識別越來越多的工作正在淘汰傳統的人工標注模式。

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。

你是否也曾一個個的將圖像添加標簽進行分類，如此機械式的操作令你心煩？你們單位是否也曾為了不多不少的圖像分類標注而不得不增加一個崗位？你們也是否因圖像標注需求和數據安全不可兼得而苦惱？為了解決這一市場需求和困境，慧視光電研發了SpeedDP深度學習算法開發平臺，如今平臺已經實現移動端使用，可運行于Windows或Linux操作系統，可完成自動標注、AI算法開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，充分保證數據安全的基礎上，幫助使用者減少人力、物力消耗，節省開發時間。SpeedDP整體安全性很高。

我國作為世界上鄰國**多、邊境線長的國家之一，擁有長達2.2萬公里的邊境線。很多不法分子常常利用邊境復雜環境的特點進行非法偷渡，復雜的邊境環境給我們的邊防安防造成了極大的阻礙，但是即使面對這樣的環境，邊境安防也不可松懈。隨著技術的發展，邊境安防的模式也在不斷進步，以往，我們都是依靠邊境安防警察夜以繼日的巡邏，漫長的邊境線讓我們的邊境警察難以實現全覆蓋。如今，隨著邊境安防系統的逐步建立，更加高效，更加省力的特點，讓邊境安防事半功倍。慧視AI算法是無人設備的“眼睛”。安徽算法定制AI智能煙霧識別

人工智能的時代真的來了。安徽算法定制AI智能煙霧識別

垃圾分類是一門大學問，日常生活經驗不足的人往往分不清垃圾類別，這就對垃圾分類工作造成了極大地阻礙。此外，有的地方用人工對垃圾進行分揀，這無疑費時又費力，許多垃圾處理企業逐步采用機器進行分揀，但是傳統的分揀機器只具備簡單的拿放功能，并不能對垃圾進行細致的分類，又得進行二次回收工作，一來二去，成本不言而喻。倘若要告別傳統垃圾分揀的弊端，那么機器AI識別將是不錯的解決方案。AI目標識別是指攝像頭在特定算法的作用下，能夠對目標范圍的物體進行分類，例如瓶子、紙質物體屬于可回收物，就不應該和廚余垃圾放在一起，再比如瓶子屬于塑料類別，就不應該和紙質物品分在一類。在這類工作中，AI目標識別將極大地解放雙手，提升垃圾分揀回收的效率。安徽算法定制AI智能煙霧識別