我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復(fù)的看到“蘋果”，他便能認(rèn)識“蘋果”;他可能會認(rèn)錯，把“梨”認(rèn)成“蘋果”，這個時候應(yīng)該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認(rèn)蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù)，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認(rèn)錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反復(fù)學(xué)習(xí)，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認(rèn)出一個瓶子包裝，還要認(rèn)出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認(rèn)出酸奶，還要認(rèn)出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規(guī)格。要讓機器能夠準(zhǔn)確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復(fù)雜的AI工程。人工智能和機器學(xué)習(xí)可以幫助施工團隊更有效地管理資源，從而節(jié)省成本。陜西智慧園區(qū)AI智能

目標(biāo)檢測（Object Detection）的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo)（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(biāo)檢測一直是計算機視覺領(lǐng)域相當(dāng)有有挑戰(zhàn)性的問題。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，目標(biāo)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(xué)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(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法可以學(xué)習(xí)低級和高級圖像特征，有更好的檢測精度和泛化能力湖北行業(yè)用AI智能慧視光電開發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

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(fù)雜環(huán)境的特點進行非法偷渡，復(fù)雜的邊境環(huán)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(huán)境，邊境安防也不可松懈。隨著技術(shù)的發(fā)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(xiàn)全覆蓋。如今，隨著邊境安防系統(tǒng)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。

對進銷存、訂貨、選品、商業(yè)選址都很有幫助。大數(shù)據(jù)預(yù)測的算法會根據(jù)近幾年的數(shù)據(jù)，加上天氣、節(jié)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(shù)字化人工智能算法三大技術(shù)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(shù)做支持，如何在表層技術(shù)的基礎(chǔ)上進行更深層次的剖析，是現(xiàn)在智能零售業(yè)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(shù)——圖像識別技術(shù)進行簡要的解析。AI自動圖像標(biāo)注平臺SpeedDP。

隨著智能跟蹤設(shè)備的需求量越來越大，對技術(shù)的要求越來越高，市場上出現(xiàn)了專業(yè)的圖像跟蹤板研發(fā)生產(chǎn)廠家，例如成都慧視光電技術(shù)有限公司和一些高校研究所團隊，而且為了快速提升跟蹤的識別率、快速升級迭代，也出現(xiàn)了專業(yè)的工具，例如百度的AI訓(xùn)練工具，除此之外，類似的還有成都慧視光電技術(shù)有限公司的SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺。該平臺提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，滿足不同用戶業(yè)務(wù)場景的定制化需求。這是成都慧視光電技術(shù)有限公司針對于零基礎(chǔ)的AI訓(xùn)練使用者開發(fā)的平臺。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。四川慧視光電AI智能目標(biāo)跟蹤

慧視RK3588圖像跟蹤板支持AI智能識別目標(biāo)（人、車）。陜西智慧園區(qū)AI智能

圖像識別技術(shù)的高價值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)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(wù)，精心設(shè)計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設(shè)計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸Αｊ兾髦腔蹐@區(qū)AI智能