重慶智慧小區(qū)AI智能明火識別

雖然目前AI還沒有那么讓我們滿意，但是在許多領(lǐng)域，當前的AI發(fā)展程度已經(jīng)完全能夠替代人工，勝任一些工作，圖像標注就是其中之一。在人工智能、大數(shù)據(jù)分析、自動駕駛等行業(yè)都需要進行大量的圖像標注工作，這些相關(guān)企業(yè)要么自己搭建團隊，要么尋找外面的公司，于是就產(chǎn)生了大量的圖像標注師崗位，這些崗位薪酬大都在4-6K之間，隨著崗位數(shù)量的增多，成本也不斷增加。對于專業(yè)的圖像標注公司而言，有著源源不斷的任務(wù)，那么這些圖像標注師幾乎不可能出現(xiàn)空擋時間，而對于有圖像標注需求，但是這些需求并不持久、或者說斷斷續(xù)續(xù)，那么在這個空隙時間內(nèi)，圖像標注師就是一個閑職，產(chǎn)生的成本將是一個負擔(dān)。人工智能和機器學(xué)習(xí)的數(shù)字施工工具，可以提供準確和精確的測量。重慶智慧小區(qū)AI智能明火識別

在通常情況下，工業(yè)數(shù)據(jù)是海量、多樣的，并且經(jīng)常充斥著錯誤或不相關(guān)的信息，例如停機日志。如果沒有指導(dǎo)，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常會浪費寶貴的時間和資源來篩選無關(guān)的復(fù)雜性，浪費寶貴的時間，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)在為準確模型準備數(shù)據(jù)方面至關(guān)重要，他們的工藝知識有助于確定正確的數(shù)據(jù)和相關(guān)時間段。準備好準確的模型后，可以采用慧視光電推出的AI自動圖像標注軟件SpeedDP來幫助進行AI深度學(xué)習(xí)，讓AI更加聰明，進而更好地進行數(shù)據(jù)分析，江西智慧園區(qū)AI智能高效處理我國今年也把“人工智能+”寫入了工作報告。

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、人工標注、模型訓(xùn)練、模型部署、效果評估等流程。

無人機吊艙除了在安防巡檢、應(yīng)急救援等領(lǐng)域有應(yīng)用前景外，隨著2024上半年低空經(jīng)濟的大力發(fā)展，吊艙迎來了又一大應(yīng)用市場。利用無人機載物運輸，具有便利高效的特點，它能夠彌補傳統(tǒng)運輸?shù)牟蛔?，提高交通運輸?shù)男屎挽`活性，能夠有效連接城區(qū)與郊區(qū)、城與城之前的資源互送，做到資源的協(xié)調(diào)調(diào)配。低空經(jīng)濟以無人機為載體，載動物品進行低空運輸，這個過程中就可以用到無人機吊艙，慧視無人機吊艙內(nèi)置攝像頭+AI圖像處理板，能夠清晰獲得無人機前方畫面，在運輸時能夠?qū)崿F(xiàn)避障等操作?；垡暪怆婇_發(fā)的VIZ-GT07D三軸雙光慣性穩(wěn)定吊艙，集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩(wěn)定平臺。超小的體積和重量，攜行方便，無論是白天還是夜間，都能夠獲取清晰的視頻畫面，為無人機運輸提供便利。不斷提高目標檢測算法的準確性和效率能夠幫助提升標注精度。

在林河生態(tài)維護中一些例如垃圾偷倒、破壞林地、違規(guī)種養(yǎng)、偷排污水等問題對于人工巡檢來說也是一大難點，要么難以發(fā)現(xiàn)，要么發(fā)現(xiàn)的不及時，而無人機的巡航能夠盡可能做到時效性。另外，林河生態(tài)資源保護工作中，無人機可以捕捉到許多人工難以察覺的細節(jié)，如樹木的生長狀況、病蟲害的發(fā)生情況、河道的夜間漂浮垃圾等，及時為管理人員提供更為準確的信息。無人機靈活便捷的特點可以很好地應(yīng)用在此，可以說，無人機的運用是當下打造智慧林河長制的有利技術(shù)。人工智能和機器學(xué)習(xí)算法可用于分析來自各種來源的大量數(shù)據(jù)。湖南慧視光電AI智能目標跟蹤

通過AI模型訓(xùn)練，SpeedDP能夠更加精確的識別圖像。重慶智慧小區(qū)AI智能明火識別

YOLO（You Only Look Once）是一種目標檢測算法，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)，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統(tǒng)一的實時目標檢測》中。自發(fā)布以來，由于其高準確性和速度，YOLO已成為目標檢測和分類任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學(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。重慶智慧小區(qū)AI智能明火識別