SpeedDP包含如下五個模塊:1.數(shù)據(jù)集管理:采集并制作用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集;2.項目配置:根據(jù)項目的實際情況,對調(diào)整相關(guān)配置參數(shù)進行定制化開發(fā);3.模型訓(xùn)練:完成訓(xùn)練參數(shù)配置,開始模型訓(xùn)練并監(jiān)控訓(xùn)練過程,損失精度可接受時,暫停訓(xùn)練;4.模型測試:使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務(wù)場景圖像視頻數(shù)據(jù)進行模型評估;5.模型部署:模型測試結(jié)果達到預(yù)期,進行模型轉(zhuǎn)化和部署。據(jù)客戶反饋,使用了慧視光電的SpeedDP后,初步提升效率在80%以上,開發(fā)周期縮短,同時可售可租的模式,也讓企業(yè)的選擇更加靈活,為所在單位降本增效提供幫助。SpeedDP能夠快速處理海量的圖像數(shù)據(jù)集。陜西信息化圖像標(biāo)注產(chǎn)品
在如今的作業(yè)中,無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查,展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴(yán)格管控,傳統(tǒng)的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現(xiàn)盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數(shù)據(jù)收集,幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門,則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導(dǎo),緩解交通壓力。天津?qū)I(yè)圖像標(biāo)注應(yīng)用傳統(tǒng)的人工標(biāo)注很累人。
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(biāo)簽”的圖像,通過機器學(xué)習(xí)的各種方法來學(xué)習(xí)一個描述這些標(biāo)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(yīng)該具有的標(biāo)簽?;谒阉鞯姆椒ㄊ窃诖髷?shù)據(jù)時代才出現(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(biāo)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(biāo)簽來預(yù)測待測圖像的標(biāo)簽。
雖然現(xiàn)在各種公共交通已十分便捷,但是仍然存在許多無證、無資質(zhì)的車輛,這些車輛無視交通法規(guī),所以超速超載,儼然成為公路安全一大隱患。例如在車站出入口,經(jīng)常會有很多人進行拉客,雖然說是坐滿就走,但是為了利益比較大化,超員那是常有的事。再比如暑期來臨,各種培訓(xùn)班、托兒所成批出現(xiàn),也由此滋生了許多“黑校車”,為了盡可能的節(jié)約成本,常常讓所有學(xué)生擠在一輛車內(nèi),嚴(yán)重危及孩子安全。要想避免事故的發(fā)生,則需要警民合作,路人積極提供線索,而管理部分則迅速行動,對車輛進行追蹤攔截。SpeedDP是一個降本增效的好工具。
AI智能化檢測是打造領(lǐng)域智慧建設(shè)的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板,定制AI檢測算法,就能夠?qū)崿F(xiàn)對物體的質(zhì)量檢測。在智能檢測領(lǐng)域,圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關(guān)鍵所在。不同行業(yè)的作業(yè)環(huán)境不同,對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此,需要根據(jù)實際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測,由于工業(yè)儀器的精密復(fù)雜,就需要高性能的AI圖像處理板,通過大算力實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理。SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)AI自動圖像標(biāo)注。福建專業(yè)圖像標(biāo)注多少錢
SpeedDP能夠提升圖像標(biāo)注的效率。陜西信息化圖像標(biāo)注產(chǎn)品
隨著AI的快速發(fā)展,對應(yīng)的軟硬件也得到了快速的普及,蘋果公司已經(jīng)推出了新一代的具有AI功能的系列產(chǎn)品,Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機用吊艙產(chǎn)品還是邊海防用轉(zhuǎn)臺產(chǎn)品,如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設(shè)備,沒有高性能的AI算法,很難在激烈的競爭中獲得優(yōu)勢。特別是針對一些特定場景或特定目標(biāo)的檢測跟蹤性能提升,圖像算法工程師的壓力與日俱增。按照傳統(tǒng)的做法,需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、人工標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署、效果評估等流程。陜西信息化圖像標(biāo)注產(chǎn)品