深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關注與發(fā)展。它與機器學習不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如，神經(jīng)學家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經(jīng)元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過科學家大量的觀察與實驗，總結(jié)出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉(zhuǎn)變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網(wǎng)絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數(shù)學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。人工智能和機器學習算法可用于分析來自各種來源的大量數(shù)據(jù)。陜西研發(fā)AI智能

圖像識別以圖像處理為基礎，是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中，以圖像輸入后，一般情況下也會通過圖像形態(tài)進行輸出。在圖像識別過程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說，圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程，原始圖像經(jīng)過圖像處理后，抽取特征并加以分類對比，以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據(jù)，然后確定物體類型。從本質(zhì)上來講，可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中，在對圖像中物體進行檢測分離之后，將物體特征提取出來，以形狀、紋理特征等作為提取對象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對比分析明確物體類型后，從結(jié)構(gòu)層面上對圖像進行分析。開發(fā)AI智能技術模型部署，就是將機器學習模型集成到現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境中，在這個環(huán)境中，模型可以接受輸入并返回輸出。

機器人是AI落地應用的一個很重要載體，AI賦能的機器人能夠在安防巡檢、自動化作業(yè)、應急救援等領域發(fā)揮重要作用。在電力巡檢當中，傳統(tǒng)的模式需要人工一步一步走出來，面對假設在各種環(huán)境中的輸電線，這種模式弊端重重，費時費力。而常年經(jīng)受風吹雨曬的輸電線，在使用久了之后，難免會出現(xiàn)電力設備損壞缺失等問題，AI賦能下的機器人的出現(xiàn)，為這項行業(yè)的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機器人內(nèi)置可見光和紅外攝像頭，能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜巡檢，然后再內(nèi)置高性能的AI圖像處理板，就能夠運用AI識別、多機協(xié)同、數(shù)字孿生、巡檢監(jiān)控等技術，實現(xiàn)自動巡視、缺陷和表計自動識別和告警、巡視報表自動生成和發(fā)送等功能，實現(xiàn)場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。

AI大浪潮下，許多企業(yè)都在不斷借助AI來提升自己的行業(yè)競爭力，數(shù)據(jù)標注企業(yè)也不例外，傳統(tǒng)的人工標注效率不足的弊端困擾了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他們當然不會放過這個機會。針對這樣的需求，慧視光電利用AI模型訓練打造的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，就可以替代人工進行海量的圖像數(shù)據(jù)標注。相比于人工，SpeedDP具有多個優(yōu)勢?；垡昐peedDP的出現(xiàn)，將是數(shù)據(jù)標注企業(yè)降本增效的得力幫手，目前慧視SpeedDP開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。利用深度學習能夠讓AI更加聰明。

國內(nèi)頭部數(shù)據(jù)采集標注服務商云測數(shù)據(jù)在圖像識別數(shù)據(jù)服務的實踐我們了解到,其訓練數(shù)據(jù)服務方案已經(jīng)在眾多的圖像識別應用中落地,包含汽車、手機、工業(yè)、家居、金融、安防、新零售、地產(chǎn)等行業(yè)。以智能駕駛場景為例,通過數(shù)據(jù)采集服務,可對智能駕駛主流應用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數(shù)據(jù)標注服務方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應用場景的數(shù)據(jù)。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術的準確性,增強各大企業(yè)人工智能優(yōu)勢的優(yōu)勢,塑造企業(yè)核心數(shù)據(jù)壁壘。人工智能和機器學習可以幫助施工團隊更有效地管理資源，從而節(jié)省成本。陜西深度學習AI智能算法

AI算法能夠幫助進行空中哨兵建設。陜西研發(fā)AI智能

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。陜西研發(fā)AI智能