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AI大浪潮下，许多企业都在不断借助AI来提升自己的行业竞争力，数据标注企业也不例外，传统的人工标注效率不足的弊端困扰了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他们当然不会放过这个机会。针对这样的需求，慧视光电利用AI模型训练打造的深度学习算法开发平台SpeedDP，就可以替代人工进行海量的图像数据标注。相比于人工，SpeedDP具有多个优势。慧视SpeedDP的出现，将是数据标注企业降本增效的得力帮手，目前慧视SpeedDP开发平台主要提供目标检测算法的开发功能，不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。标注需要大量人工劳动一直是采用计算机视觉的主要障碍之一。重庆应急救援AI智能口罩识别

中国的无人机在世界上可谓是独领，随着技术的发展，无人机的应用范围也越来越广。在无人机的一些应用领域中，如应急救援、安防等，需要利用无人机进行远程信息侦查、航拍以及图像识别处理等功能，这就需要一款轻巧、成本低、像素好、品质高的吊舱。市面上很多吊舱要么就是体积大，要么就是重量大，或者是不支持角度、角速度的反馈控制，很难达到上述应用场景的工作需求。为了解决这些难点，成都慧视针对性的开发了多款微型多光吊舱来适配不同行业不同领域的需求。四川智慧工地AI智能方案**在机器学习中，模型部署是将机器学习模型集成到现有生产环境中的过程。

深度学习是机器学习的一个分支，只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的，它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如，神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候，边缘检测类的神经元先反应比较大，也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样，经过科学家大量的观察与实验，总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取，从一个简单的层级到一个复杂的层级，这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式，首先拿到互联网上海量的数据，拿到以后才有海量样本，把海量样本抓取过来做训练，抓取到重要特征，建立一个网络，因为深度学习就是建立一个多层的神经网络，肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层，但是有些复杂的，像刚才讲的谷歌的，里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算，有的层会做图像预算，一般随着层级往下，特征会越来越抽象。

虽然现在各种公共交通已十分便捷，但是仍然存在许多无证、无资质的车辆，这些车辆无视交通法规，所以超速超载，俨然成为公路安全一大隐患。例如在车站出入口，经常会有很多人进行拉客，虽然说是坐满就走，但是为了利益比较大化，超员那是常有的事。再比如暑期来临，各种培训班、托儿所成批出现，也由此滋生了许多“黑校车”，为了尽可能的节约成本，常常让所有学生挤在一辆车内，严重危及孩子安全。要想避免事故的发生，则需要警民合作，路人积极提供线索，而管理部分则迅速行动，对车辆进行追踪拦截。AI的三大基石：数据、算力和算法。

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，近期，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。据悉，YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。人工智能和机器学习为建筑行业转型提供了巨大潜力。四川智慧工地AI智能方案**

SpeedDP整体安全性很高。重庆应急救援AI智能口罩识别

水上交通是我国内陆运输的一大命脉，尤其是长江沿岸，从长江一路向东走向世界是比较经济的运输模式，为了保障水路运输的通畅，维护通航秩序，就需要相关部门对航道进行定期巡航，保障水上交通安全。传统的航道巡查采用的是人工巡检，每段航道每个航标都要靠人力驱动船只到达目标区域进行巡查，这种模式不仅效率低下，遇到极端天气时，还会出现视野受阻、爬标困难等问题，甚至可能对巡检人员人身安全造成威胁。如今，随着无人机的使用，整个流程变得更加简洁高效，以前需要1条船、6个人做的工作，现在只需要1台电脑、1名工作人员就可以完成。重庆应急救援AI智能口罩识别