AI智能基本参数
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AI智能企业商机

物质生活水平的不断提高下,人们对工作、居住等环境安全的重视与日俱增。特别是在城市中,选择一处房子,除了区位地段,其安防水平也是人们首要考虑的一点。传统的社区依靠人工巡查来实现安防,即便是监控普及后,传控监控的有画无声、无法24小时监视等弊端也一样突出,人工+监控的人力运维成本增加使得安防责任服务商苦不堪言,效率低、漏洞多、死角无法覆盖的问题使得居民怨声载道。随着AI的不断发展,智慧社区开始逐步建设,社区的安防措施也逐渐向智能化转型。RV1126图像处理板的目标识别能力突出。云南安防AI智能目标跟踪

AI智能

在创新和技术时代,奢华生活随着智能家居而改变。这些住宅超越了自动化,采用前列技术,重新定义了舒适、便利和安全。从人工智能(AI)语音自动化到可切换玻璃和网状互联网,这些未来奇迹正在重塑我们的生活方式。智能家居的关键是人工智能助手的无缝集成,这是一场变革。语音自动化现在超越了基本的命令,提供了与人工智能系统的直观交互,这些系统可以理解和预测居民的需求。通过人工智能识别和执行指令,用户在管理各种设备时可以享受免提的便利和灵活性。AmazonAlexa、GoogleAssistant和AppleSiri等语音助手可以无缝控制灯光、恒温器、锁和安全摄像头,从而增强整体智能家居体验。贵州智慧城市AI智能服务平台RK3399图像处理板识别概率超过85%。

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基于以上强烈的市场需求,成都慧视光电技术有限公司推出了SpeedDP深度学习算法开发平台,该平台是一款专门针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP深度学习算法开发平台提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。此外,慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署,数据敏感或对数据有保密需求的用户再也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视光电SpeedDP深度学习算法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。

慧视AI板卡能够凸显AI的智慧之能,变被动为主动,提供多种能主动预警的视频分析和人脸识别黑白名单管理,比如:围墙翻越报警、值班人员脱岗报警、夜间食堂/财务室入侵报警、黑名单聚集报警和学生轨迹异常报警等,可实现教育局对分管片区学校统一的视频+报警的智能综合管理此外,在校园大门、办公楼道出入口、围墙周界、学生宿舍、财务室、档案室或考卷保管室、实验室、食堂、电教室、门卫值班室等场景中通过智能摄像机+智能报警的二次复核方式,来进行出入统计、入侵报警、脱岗报警、远程巡逻、一键紧急报警和摄像机异常报警等多种应用。这样多方位的AI预警保护下,能够及时做到校园安全无死角,能够在很大程度上杜绝各类安全事故的发生。RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。

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在不断发展的技术世界中,人工智能(AI)已经成为一股决定性的力量,改变着各个行业和领域。其中,将人工智能集成到智能手机应用中,极大地影响了我们与移动设备的交互方式。人工智能凭借其模仿人类智能和学习能力的能力,开启了可能性,增强了用户体验,优化了功能,并重新定义了智能手机应用的未来。人工智能对智能手机应用重要的贡献之一是其个性化用户体验的能力。人工智能算法分析用户行为、偏好和交互,以提供量身定制的内容和建议。从个性化的新闻源和精选的音乐播放列表到有针对性的广告,人工智能驱动的应用适应个人用户,使互动更具吸引力和相关性。这种程度的个性化可提高用户忠诚度和满意度,从而提高使用率和保留率。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。辽宁应急救援AI智能减员增效

工程师以RK3588核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。云南安防AI智能目标跟踪

垃圾分类是一门大学问,日常生活经验不足的人往往分不清垃圾类别,这就对垃圾分类工作造成了极大地阻碍。此外,有的地方用人工对垃圾进行分拣,这无疑费时又费力,许多垃圾处理企业逐步采用机器进行分拣,但是传统的分拣机器只具备简单的拿放功能,并不能对垃圾进行细致的分类,又得进行二次回收工作,一来二去,成本不言而喻。倘若要告别传统垃圾分拣的弊端,那么机器AI识别将是不错的解决方案。AI目标识别是指摄像头在特定算法的作用下,能够对目标范围的物体进行分类,例如瓶子、纸质物体属于可回收物,就不应该和厨余垃圾放在一起,再比如瓶子属于塑料类别,就不应该和纸质物品分在一类。在这类工作中,AI目标识别将极大地解放双手,提升垃圾分拣回收的效率。云南安防AI智能目标跟踪

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我们教一个小孩识物的时候,比如“苹果”,首先要让他反复的看到“苹果”,他便能认识“苹果”;他可能会认错,把“梨”认成“苹果”,这个时候应该帮他指出来。小孩看到的“苹果”越多,辨识的能力就越强。基于深度神经网络的人工智能,让机器具备理解的能力,基本过程就像教一个小孩认苹果一样。首先要有大量的数据,比如...

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    部署机器学习模型,也称为模型部署,简单来说就是将机器学习模型集成到现有的生产环境中,在该环境中,模型可以接受输入并返回输出。部署模型的目的是让其他人(无论是用户、管理人员还是其他系统)可以使用训练有素的机器学习模型进行预测。模型部署与机器学习系统架构密切相关,机器学习系统架构是指系统内软件组件的排列...
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