即使是十分復雜的照片也可以使用機器學習進行分割，這也可以尋找異常情況。利用圖像分割，計算機可以把一張圖片分成其邏輯組成部分。例如，其可以根據車窗、擋風玻璃、車輪和轉向等特征對汽車進行分類。由于圖像分割，其可以區分幾個邏輯部分。慧視光電自研的AI智能算法，具備不斷訓練學習的超高能力，搭載在開發的圖像處理板上，就能實現上述功能。并且慧視光電能夠為使用者提供AI訓練的平臺工具，為使用者節約大量的人力物力成本慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。四川定制AI智能目標跟蹤

在通常情況下，工業數據是海量、多樣的，并且經常充斥著錯誤或不相關的信息，例如停機日志。如果沒有指導，數據科學家通常會浪費寶貴的時間和資源來篩選無關的復雜性，浪費寶貴的時間，并經常產生誤導性的模型。這就是為什么人工(包括工藝工程師和操作人員)在為準確模型準備數據方面至關重要，他們的工藝知識有助于確定正確的數據和相關時間段。準備好準確的模型后，可以采用慧視光電推出的AI自動圖像標注軟件SpeedDP來幫助進行AI深度學習，讓AI更加聰明，進而更好地進行數據分析，四川AI智能減員增效RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。

隨著大模型時代到來，模型參數呈指數級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態和任務發展為支持多種模態下的多種任務。在這種趨勢下，大模型訓練所需算力巨大，遠超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產大模型技術發展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓練平臺SpeedDP就可以通過大量的數據注入，讓AI進行不斷的模型訓練，不斷地深度學習能夠讓AI更加聰明，為目標檢測、目標識別提供幫助。

圖像識別技術的高價值應用就發生在你我身邊，例如視頻監控、自動駕駛和智能醫療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規模數據集的產生、強有力的模型的發展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經網絡已經遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰需要我們去面對。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。

設備故障使工業部門陷入癱瘓，導致重大生產損失和計劃外停機。對于世界各地的加工制造商來說，這些損失每年高達數十億美元。例如，一條關鍵的傳送帶在中途停止運行，可能會迫使整條工廠生產線閑置數小時，從而可能使整個供應鏈陷入困境。現在人工智能提供了一個突破性的解決方案。通過AI分析大量傳感器數據，AI算法可以在故障和積壓發生之前預測故障和積壓，從而實現主動維修并大幅減少停機時間。但這還不是全部，AI還揭示了生產數據中隱藏的模式，優化了流程，減少了浪費，提高了整體效率。RK3588作為慧視光電開發的全國產化工業級板卡，具備高性能、高精度的優點。河南慧視光電AI智能目標跟蹤

工程師以RK3399核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。四川定制AI智能目標跟蹤

對進銷存、訂貨、選品、商業選址都很有幫助。大數據預測的算法會根據近幾年的數據，加上天氣、節日、時間段的影響，機器就可以處理進銷存的訂貨、研究用戶的消費行為，對未來的選品和定價都非常有幫助。圖像識別、聲音識別、數字化人工智能算法三大技術只能搭起機器識別的骨架，但如何讓零售變的更加智能，還需要更深層次的技術做支持，如何在表層技術的基礎上進行更深層次的剖析，是現在智能零售業急需解決的問題，下面我們就智能零售中運用比較多的技術——圖像識別技術進行簡要的解析。四川定制AI智能目標跟蹤