識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注，傳統模式下，需要人工對同一識別目標的數據集進行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數據集對于算法的提升越有幫助，常規情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標注的畫面竟然多達5000多張，當我標注到500張的時候，整個人都已經麻木，并且出現情緒波動，望著剩下的4500多張待標注畫面，看著都頭皮發麻，怎么都不想繼續了。圖像算法工程師再也不用經常熬夜進行圖像標注工作了。智慧小區AI智能煙霧識別

如今，AI已走入萬千企業，其展現出的強大賦能作用，讓無數企業受益。尤其實在制造業中，AI能夠賦能多個領域，讓企業更加高效、更加節能。例如許多大型的紡織工廠，定期的機器巡檢以及對產品的質檢至關重要。傳統模式是采用人工巡檢，大量的巡檢人員對紡織機器和產品進行肉眼質檢，雖然這種模式效率低、精度無法掌握，但也是無賴之舉。隨著AI的發展應用，利用AI進行質檢，能夠彌補了這些缺陷。通過定制相應的AI算法，在傳感器的共同作用下，能夠實現自動識別。河南研發AI智能廠家訓練算法的平替工具有哪些？

今年各地陸陸續續出現大范圍的強降雨，不少城市更是出現內澇的情況，而鄉鎮農村更是洪峰過境。突然降臨的洪水內澇讓受災地不少人被困，同時也給防汛救援造成了不小的難題，為了盡可能節約救援時間，增加搜救率，前期的信息收集工作十分重要。這項工作交給無人機是當下比較高效的解決方案。無人機便捷靈活，能夠輕松到達許多內澇區域搜集信息。搭載光電吊艙則能夠實時回傳現場畫面，不少吊艙具備紅外和可見光雙光成像的能力，夜間工作也能夠清晰成像。除了搜集洪水信息，無人機還可以通過智能化吊艙實現AI智能識別，例如高空飛行作業的無人機通過盤旋掃描，能夠識別是否存在被困人員，識別被困人員數量。從而展開精細的救援轉移，保障人民生命財產安全。

長時間一直進行這樣的圖像標注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發了一個深度學習算法開發平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數據集（未進行任何標注）進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數據集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。慧視SpeedDP已經迭代至3.0版本。

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據，對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數據中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統無人機吊艙中植入成都慧視開發的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎，剩下的就需要對自身算法進行不斷優化提升。如何保障算法識別精度？貴州電力運維AI智能人臉識別

算法的提升得益于大量的數據標注。智慧小區AI智能煙霧識別

AI的不斷應用發展使得傳統的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發流程，通過從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數據集是由一系列的圖像和標注文件組成的，平臺支持多種開源數據格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練（分割任務*支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發功能。智慧小區AI智能煙霧識別