你是否也曾一個(gè)個(gè)的將圖像添加標(biāo)簽進(jìn)行分類(lèi)，如此機(jī)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(lèi)標(biāo)注而不得不增加一個(gè)崗位？你們也是否因圖像標(biāo)注需求和數(shù)據(jù)安全不可兼得而苦惱？為了解決這一市場(chǎng)需求和困境，慧視光電研發(fā)了SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)，如今平臺(tái)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端使用，可運(yùn)行于Windows或Linux操作系統(tǒng)，可完成自動(dòng)標(biāo)注、AI算法開(kāi)發(fā)（項(xiàng)目配置、訓(xùn)練、評(píng)估、測(cè)試）、模型部署等相關(guān)功能，充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，幫助使用者減少人力、物力消耗，節(jié)省開(kāi)發(fā)時(shí)間。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助施工團(tuán)隊(duì)更有效地管理資源，從而節(jié)省成本。山西智慧城市AI智能專(zhuān)業(yè)方案

例如在工廠庫(kù)房，它能夠大限度地提高供應(yīng)鏈的效率，提高整體生產(chǎn)率。通過(guò)AI來(lái)分析和監(jiān)控庫(kù)存，并根據(jù)收集客戶(hù)的購(gòu)物習(xí)慣，從而提升服務(wù)體驗(yàn)，增加市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，AI賦能的攝像頭能夠自動(dòng)化識(shí)別監(jiān)控周邊環(huán)境，判斷路面是否存在障礙物，從而在自動(dòng)駕駛時(shí)精確避障。在人員密集的開(kāi)放性場(chǎng)所，如車(chē)站、商城等，AI算法賦能的攝像頭能夠監(jiān)控每一個(gè)人的行為舉止，當(dāng)出現(xiàn)危險(xiǎn)性行為時(shí)，AI監(jiān)控就能立即識(shí)別并報(bào)警，減少危險(xiǎn)行為的進(jìn)一步傷害。在制造業(yè)領(lǐng)域，搭載AI算法的攝像頭能夠比人眼更加精確的判斷產(chǎn)品是否出現(xiàn)瑕疵，從而提升良品率。專(zhuān)業(yè)AI智能處理板通過(guò)AI模型訓(xùn)練，SpeedDP能夠更加精確的識(shí)別圖像。

圖像識(shí)別方法可以分為兩大類(lèi)，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(chēng)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（You Only Look Once）是一種目標(biāo)檢測(cè)算法，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)和分類(lèi)對(duì)象。該算法開(kāi)始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統(tǒng)一的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)》中。自發(fā)布以來(lái)，由于其高準(zhǔn)確性和速度，YOLO已成為目標(biāo)檢測(cè)和分類(lèi)任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。模型部署，就是將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境中，在這個(gè)環(huán)境中，模型可以接受輸入并返回輸出。

人工智能為各行各業(yè)帶來(lái)了產(chǎn)業(yè)變革，如工業(yè)4.0、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域。但是對(duì)于一般中小企業(yè)而言，人工智能的開(kāi)發(fā)需要投入大量的時(shí)間和金錢(qián)，包括長(zhǎng)時(shí)間反復(fù)的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標(biāo)注，這些加起來(lái)的成本不可預(yù)估，并且很關(guān)鍵的一點(diǎn)是，所有的投入不一定會(huì)達(dá)到預(yù)期的效果。基于這樣的行業(yè)痛點(diǎn)，慧視SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。通過(guò)提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，來(lái)滿(mǎn)足不同用戶(hù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的定制化需求。SpeedDP進(jìn)行圖像標(biāo)注時(shí)的特點(diǎn)是快。福建智慧城市AI智能專(zhuān)業(yè)方案

SpeedDP是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的產(chǎn)品。山西智慧城市AI智能專(zhuān)業(yè)方案

在通常情況下，工業(yè)數(shù)據(jù)是海量、多樣的，并且經(jīng)常充斥著錯(cuò)誤或不相關(guān)的信息，例如停機(jī)日志。如果沒(méi)有指導(dǎo)，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常會(huì)浪費(fèi)寶貴的時(shí)間和資源來(lái)篩選無(wú)關(guān)的復(fù)雜性，浪費(fèi)寶貴的時(shí)間，并經(jīng)常產(chǎn)生誤導(dǎo)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(zhǔn)確模型準(zhǔn)備數(shù)據(jù)方面至關(guān)重要，他們的工藝知識(shí)有助于確定正確的數(shù)據(jù)和相關(guān)時(shí)間段。準(zhǔn)備好準(zhǔn)確的模型后，可以采用慧視光電推出的AI自動(dòng)圖像標(biāo)注軟件SpeedDP來(lái)幫助進(jìn)行AI深度學(xué)習(xí)，讓AI更加聰明，進(jìn)而更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，山西智慧城市AI智能專(zhuān)業(yè)方案