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江西AI智能目標(biāo)跟蹤

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2024-09-17

這個(gè)過(guò)程中,如何讓無(wú)人機(jī)理解并提取分析圖像很關(guān)鍵,這就需要高精尖的目標(biāo)識(shí)別算法。成都慧視開(kāi)發(fā)的AI智能算法分析是一種計(jì)算機(jī)的“分析”和“識(shí)別”技術(shù),是一種計(jì)算機(jī)“視覺(jué)”科技,也就是把攝像機(jī)當(dāng)作人的“眼睛”,智能設(shè)備終端作為人的“大腦”,讓視頻系統(tǒng)具有人一樣的判斷危險(xiǎn)或者其他特殊情況發(fā)生的能力。圖像處理板和這樣的目標(biāo)識(shí)別算法的合力之下,就可實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別或者人為的的鎖定,同時(shí)可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。這就是無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別的一種高效方法,通過(guò)實(shí)時(shí)的目標(biāo)識(shí)別處理無(wú)人機(jī)獲取的數(shù)據(jù),讓無(wú)人機(jī)的工作更加高效。利用深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明。江西AI智能目標(biāo)跟蹤

AI智能

隨著大模型時(shí)代到來(lái),模型參數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),達(dá)到萬(wàn)億級(jí)別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務(wù)發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。在這種趨勢(shì)下,大模型訓(xùn)練所需算力巨大,遠(yuǎn)超單個(gè)芯片的處理速度,而多卡分布式訓(xùn)練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率,成為影響國(guó)產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展和實(shí)用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓(xùn)練平臺(tái)SpeedDP就可以通過(guò)大量的數(shù)據(jù)注入,讓AI進(jìn)行不斷的模型訓(xùn)練,不斷地深度學(xué)習(xí)能夠讓AI更加聰明,為目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別提供幫助。智慧消防AI智能方案**越來(lái)越多的工作正在淘汰傳統(tǒng)的人工標(biāo)注模式。

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信息戰(zhàn)將會(huì)是未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)的主要形式之一,信息的獲取、加工、處理、分析、傳遞、控制、遮斷能力將影響***的進(jìn)程。無(wú)人偵察機(jī)作為信息獲取的重要手段,在偵察監(jiān)視體系中發(fā)揮著其他裝備難以替代的作用,無(wú)人機(jī)以其在信息獲取中的突出地位和獨(dú)特優(yōu)勢(shì)得到大量關(guān)注。作為空中偵察平臺(tái)和武器平臺(tái),無(wú)人機(jī)通過(guò)攜帶吊艙后,能夠執(zhí)行偵察監(jiān)視、激光制導(dǎo)、電子干擾、通信中繼、目標(biāo)定位、戰(zhàn)斗評(píng)估等任務(wù)。此外,無(wú)人機(jī)還可進(jìn)行精確打擊、定點(diǎn)轟炸,甚至還可以攔截戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈和巡航導(dǎo)彈,代替人員在核生化或其他特殊條件下執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)。

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。人工智能的時(shí)代真的來(lái)了。

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巡檢機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)抵近待測(cè)設(shè)備,進(jìn)行精細(xì)的測(cè)溫、測(cè)量以及感應(yīng)。同時(shí)具備自主導(dǎo)航、實(shí)時(shí)避障功能,能夠智能規(guī)劃比較好巡檢路徑、規(guī)避站內(nèi)檢修區(qū)域,效率是人工的好幾倍,并且還不會(huì)出現(xiàn)傳統(tǒng)人工巡檢造成人身危害等行為。這種機(jī)器人搭載的圖像處理板可以自由選擇,例如成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,就可以很好的應(yīng)用在電力巡檢領(lǐng)域,這塊板卡采用了瑞芯微全新一代旗艦芯片RK3588,采用8nmLP制程,四大四小八核處理器;搭載八核64位CPU,主頻高達(dá)2.4GHz;集成ARMMali-G610MP4四核GPU,內(nèi)置AI加速器NPU,算力高達(dá)6.0TOPS。用在電力巡檢領(lǐng)域完全可以滿(mǎn)足需求,并且成都慧視可以根據(jù)使用場(chǎng)景進(jìn)行外殼的特殊化定制,有效處理散熱防水,為機(jī)器人的戶(hù)外工作提供更加穩(wěn)定的處理能力。SpeedDP能夠替代傳統(tǒng)的人工標(biāo)注師。智慧工地AI智能減員增效

不斷提高目標(biāo)檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性和效率能夠幫助提升標(biāo)注精度。江西AI智能目標(biāo)跟蹤

我們教一個(gè)小孩識(shí)物的時(shí)候,比如“蘋(píng)果”,首先要讓他反復(fù)的看到“蘋(píng)果”,他便能認(rèn)識(shí)“蘋(píng)果”;他可能會(huì)認(rèn)錯(cuò),把“梨”認(rèn)成“蘋(píng)果”,這個(gè)時(shí)候應(yīng)該幫他指出來(lái)。小孩看到的“蘋(píng)果”越多,辨識(shí)的能力就越強(qiáng)。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能,讓機(jī)器具備理解的能力,基本過(guò)程就像教一個(gè)小孩認(rèn)蘋(píng)果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù),比如“蘋(píng)果”的圖片;同時(shí),要增加大量機(jī)器會(huì)認(rèn)錯(cuò)的“負(fù)樣本”,比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過(guò)一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),反復(fù)學(xué)習(xí),然后獲得一個(gè)有效的識(shí)別模型。對(duì)于快消商品的識(shí)別,我們不僅要認(rèn)出一個(gè)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(gè)品牌的酸奶,甚至是哪個(gè)口味和規(guī)格。要讓機(jī)器能夠準(zhǔn)確識(shí)別成千上萬(wàn)的快消商品SKU,是一項(xiàng)極其龐大而復(fù)雜的AI工程。江西AI智能目標(biāo)跟蹤