物質(zhì)生活水平的不斷提高下，人們對工作、居住等環(huán)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(qū)位地段，其安防水平也是人們首要考慮的一點。傳統(tǒng)的社區(qū)依靠人工巡查來實現(xiàn)安防，即便是監(jiān)控普及后，傳控監(jiān)控的有畫無聲、無法24小時監(jiān)視等弊端也一樣突出，人工+監(jiān)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(fā)展，智慧社區(qū)開始逐步建設，社區(qū)的安防措施也逐漸向智能化轉(zhuǎn)型。模型部署，就是將機器學習模型集成到現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境中，在這個環(huán)境中，模型可以接受輸入并返回輸出。江西深度學習AI智能技術(shù)

圖像識別技術(shù)，是機器視覺的一種現(xiàn)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(guān)鍵信息。在醫(yī)療領(lǐng)域，它能輔助醫(yī)生進行精確診斷；在安防領(lǐng)域，它能實現(xiàn)高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領(lǐng)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(xiàn)代科技的重要成就。慧視光電開發(fā)的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)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(lǐng)域的便捷服務。吉林智慧小區(qū)AI智能RK3399圖像處理板識別概率超過85%。

人臉識別始于20世紀60年代，隨著計算機技術(shù)和光學成像技術(shù)的發(fā)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(shù)為主。隨著人工智能的發(fā)展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術(shù)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(shù)的實現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強人工智能的轉(zhuǎn)化。總的來說，人臉識別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數(shù)據(jù)，放進數(shù)據(jù)庫進行比對，然后完成解鎖。

基于以上強烈的市場需求，成都慧視光電技術(shù)有限公司推出了SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺，該平臺是一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺提供豐富的算法參數(shù)設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，數(shù)據(jù)敏感或?qū)?shù)據(jù)有保密需求的用戶再也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。目前慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領(lǐng)域。

隨著大模型時代到來，模型參數(shù)呈指數(shù)級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務發(fā)展為支持多種模態(tài)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(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)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(shù)據(jù)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。AI也能夠進行圖像標注。陜西算法定制AI智能提供商

人工智能和機器學習算法可用于分析來自各種來源的大量數(shù)據(jù)。江西深度學習AI智能技術(shù)

圖像識別方法可以分為兩大類，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一些已知“標簽”的圖像，通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經(jīng)過這個模型判斷出其應該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時代才出現(xiàn)的方法，其基礎是將已知標簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個可以進行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數(shù)據(jù)庫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簽來預測待測圖像的標簽。江西深度學習AI智能技術(shù)