目標檢測（Object Detection）的任務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，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域相當有有挑戰性的問題。隨著深度學習的不斷發展，目標檢測的應用愈加廣，現已被應用于農業、交通和醫學等眾多領域。與基于特征的傳統手工方法相比，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我國今年也把“人工智能+”寫入了工作報告。重慶深度學習AI智能視覺系統

物質生活水平的不斷提高下，人們對工作、居住等環境安全的重視與日俱增。特別是在城市中，選擇一處房子，除了區位地段，其安防水平也是人們首要考慮的一點。傳統的社區依靠人工巡查來實現安防，即便是監控普及后，傳控監控的有畫無聲、無法24小時監視等弊端也一樣突出，人工+監控的人力運維成本增加使得安防責任服務商苦不堪言，效率低、漏洞多、死角無法覆蓋的問題使得居民怨聲載道。隨著AI的不斷發展，智慧社區開始逐步建設，社區的安防措施也逐漸向智能化轉型。甘肅定制AI智能服務商慧視光電開發的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產高性能CPU。

計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業、農業、交通、醫療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統:公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術;農業方面的種子識別技術、食品品質檢測技術;醫學方面的心電圖識別技術等，隨著計算機技術的不斷發展，圖像識別技術也在不斷地優化，其算法也在不斷地改進，圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研究重點。以后計算機,的圖像識別技術很有可能在更多的領域賣露頭角，它的應用前景也是不可限量的。

近年來,國內外從事圖像視頻識別的公司明顯增加,谷歌、Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國內外企業重點集中在人臉識別、智能安防和智能駕駛等領域進行技術研發與產品設計。對于整個人工智能行業來說,目前,包括安防、金融、工業、醫療、教育等領域對AI技術的需求極大,高精度AI數據交付在助力AI產業場景化落地的同時,不僅帶來了更好的用戶體驗,也進一步加快了智能化時代的到來,帶動算力、算法等領域的振興。在各方的努力下,中國AI市場將從局部的發展向整體的上升發展,行業前景一片向好。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片。

慧視SpeedDP深度學習算法開發平臺采用標準的AI開發流程，即需求分析->數據采集標注->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：數據集管理：采集并制作用于訓練和測試的數據集；項目配置：根據項目的實際情況，對調整相關配置參數進行定制化開發；模型訓練：完成訓練參數配置，開始模型訓練并監控訓練過程，損失精度。可接受時，暫停訓練；模型測試：使用數據集或實際業務場景圖像視頻數據進行模型評估；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深度學習算法開發平臺主要針對一些數據需要保密、同時又有AI算法開發能力的單位、AI算法軟件公司等，縮短算法的開發、優化、部署周期，同時減少人員的消耗，達到降本增效的目的。人工智能Artificial Intelligence、機器學習Machine Learning和深度學習Deep Learning通常可以互換使用。吉林視頻識別AI智能煙霧識別

慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。重慶深度學習AI智能視覺系統

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。重慶深度學習AI智能視覺系統