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(wù)發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。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。SpeedDP采用本地化服務(wù)器部署的方式。河南圖像識別AI智能

圖像識別技術(shù)的高價值應用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務(wù)，精心設(shè)計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設(shè)計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸Α：颖敝腔酃さ谹I智能專業(yè)方案通過海量的數(shù)據(jù)模型訓練，SpeedDP能夠更加聰明。

無人機主導下的低空經(jīng)濟在物流運輸、應急救援、智能巡檢、農(nóng)林植保等領(lǐng)域有著突出應用，而在輔助無人機進行運轉(zhuǎn)的設(shè)備中，吊艙很重要。無人機吊艙中集各類傳感器于一體，能夠在無人機執(zhí)行任務(wù)時，實時識別畫面中的物體，幫助操控者進行信息收集，做出判斷。而為了讓無人機進一步智能化，慧視光電通過在吊艙中植入高性能的圖像處理板，來實現(xiàn)AI和無人機的有機結(jié)合。這就是慧視VIZ-GT05V三軸雙可見光慣性穩(wěn)定吊艙，它搭載一顆千萬級可見光CMOS傳感器和一顆星光級可見光CMOS傳感器，具備大小兩個視場角，能夠?qū)崟r輸出1080P的高清可見光視頻，可實現(xiàn)夜間微弱光線下的目標觀測。

橋梁助航標志的正常顯示有助于引導船舶正常航行，防止出現(xiàn)撞上大橋等事故的發(fā)生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查，尤其是夜間。由于傳統(tǒng)的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區(qū)，巡查范圍不夠細致、作業(yè)效率低下、執(zhí)法人員存在人身安全隱患等問題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無人機搭載吊艙后實行遠程定期巡檢。無人機搭載慧視光電開發(fā)的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像，內(nèi)置成都慧視自研全國產(chǎn)化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量280g，能夠?qū)蛄荷现綐酥具M行位置、顏色、結(jié)構(gòu)的晝夜觀察識別，輔助上報目標的圖像及坐標信息。深度學習是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學習的進化，是人工智能社區(qū)的創(chuàng)意。

YOLO系列算法是目標識別領(lǐng)域很重要的技術(shù)之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領(lǐng)域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標識別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領(lǐng)域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結(jié)合效率和準確性的強大解決方案，延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。據(jù)悉，YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實現(xiàn)了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數(shù)數(shù)量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數(shù)減少了25%。SpeedDP是一個深度學習算法開發(fā)平臺。江西智慧城市AI智能方案**

SpeedDP是以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓練平臺。河南圖像識別AI智能

圖像識別技術(shù)是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應用。河南圖像識別AI智能