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AI中臺(tái)作為智慧城市及城市空間管理的引擎和大腦，可更好的提升城市中數(shù)據(jù)的價(jià)值、提升城市運(yùn)行效率、有效推進(jìn)數(shù)字化城市空間管理進(jìn)程、提升城市品質(zhì)。商業(yè)層面，AI中臺(tái)作為基礎(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)，可有效提升城市空間管理應(yīng)用的開發(fā)速率與運(yùn)行效果。隨著未來AI中臺(tái)的逐步擴(kuò)張，可滿足城市空間管理的應(yīng)用需求，抬高市場(chǎng)天花板，為商業(yè)進(jìn)入者提供巨大的增量市場(chǎng)空間。AI中臺(tái)賦能城市空間管理過程中，相比于之前的技術(shù)手段，在可復(fù)用性、預(yù)測(cè)性、創(chuàng)新性和對(duì)接數(shù)據(jù)平臺(tái)等方面都更有優(yōu)勢(shì)，這是AI和中臺(tái)相疊加后將兩者優(yōu)勢(shì)結(jié)合的結(jié)果。更有效地滿足城市空間管理者對(duì)數(shù)據(jù)充分挖掘、數(shù)據(jù)高效利用、各部門職能協(xié)同的迫切需求。國(guó)產(chǎn)化處理板哪家好？運(yùn)動(dòng)軌跡圖像識(shí)別模塊板卡公司

傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)需要依靠人對(duì)得到的監(jiān)控視頻進(jìn)行分析，耗時(shí)耗力。智能監(jiān)控系統(tǒng)可以通過目標(biāo)跟蹤、識(shí)別等技術(shù)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景的分析和異常檢測(cè)。隨著深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的快速發(fā)展，智能視頻分析技術(shù)已經(jīng)成為安防企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵，相關(guān)技術(shù)已經(jīng)達(dá)到非常高的精度。傳統(tǒng)安防技術(shù)更多的是關(guān)注事后查證的有效性，但隨著高清攝像機(jī)的普及，如何利用這些資源使設(shè)備“活”起來，已經(jīng)成為越來越多安防企業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)。有了視頻分析，就可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)視頻中的異常情況，從而及時(shí)做出反應(yīng)，減少損失。吉林RK3399Pro開發(fā)板圖像識(shí)別模塊算法定制慧視光電成功研發(fā)全國(guó)產(chǎn)化智能處理板。

圖像識(shí)別顧名思義就是設(shè)備通過圖像掃描出來圖像里面的內(nèi)容，包括文案、物品信息資料等等；百度的圖像識(shí)別接口可以精細(xì)識(shí)別超過十萬種物體和場(chǎng)景，包含10余項(xiàng)高精度的識(shí)圖能力并提供相應(yīng)的API服務(wù)，充分滿足各類開發(fā)者和企業(yè)用戶的應(yīng)用需求。通用物體和場(chǎng)景識(shí)別可識(shí)別超過10萬類常見物體和場(chǎng)景，接口返回大類及細(xì)分類的名稱，并支持獲取識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的百科信息；還可使用EasyDL定制訓(xùn)練平臺(tái)，定制識(shí)別分類標(biāo)簽。適用于圖像或視頻內(nèi)容分析、拍照識(shí)圖等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

在城市空間管理中，AI中臺(tái)基于人工智能算法與視頻技術(shù)組件，深入道路交通、工作學(xué)習(xí)、生活?yuàn)蕵?、城市環(huán)境、互聯(lián)網(wǎng)信息等城市空間，形成智慧交通、客流管理、特定崗位管理、城市環(huán)境治理、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容安全等一系列產(chǎn)品模塊，應(yīng)用于車輛及行人違章行為自動(dòng)識(shí)別抓拍和報(bào)警推送、公共場(chǎng)所及大型活動(dòng)區(qū)域等地大規(guī)?？土魇鑼?dǎo)管理、服務(wù)窗口及工業(yè)崗位違規(guī)行為監(jiān)督管理、網(wǎng)絡(luò)暴恐內(nèi)容及敏感內(nèi)容審核等多種場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別、智能分析與輔助決策等功能。圖像識(shí)別模塊可以在有些領(lǐng)域代替人員實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷監(jiān)測(cè)！

目前的跟蹤算法分為兩大研究方向：相關(guān)濾波和深度學(xué)習(xí)，其中基于相關(guān)濾波的方法在實(shí)時(shí)性方面有明顯的優(yōu)勢(shì)，而基于深度學(xué)習(xí)的方法在跟蹤準(zhǔn)確性和魯棒性方面優(yōu)勢(shì)較高?；垡暪怆妶F(tuán)隊(duì)針對(duì)實(shí)際應(yīng)用過程中情況，尤其是在相機(jī)抖動(dòng)、目標(biāo)遮擋、變形和環(huán)境干擾的情況下，結(jié)合硬件平臺(tái)性能，對(duì)相關(guān)濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，可獲得更佳的跟蹤效果。針對(duì)紅外弱小目標(biāo)，常用的模板類方法因提取不到有效的目標(biāo)特征，在受到大量背景信息的干擾下，會(huì)出現(xiàn)跟蹤失效情況?；垡暪怆妶F(tuán)隊(duì)以點(diǎn)跟蹤技術(shù)為主體，結(jié)合模板類跟蹤方法去除相機(jī)抖動(dòng)干擾，再加入對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)，研發(fā)了一種性能優(yōu)異的紅外弱小目標(biāo)跟蹤技術(shù)，在反無人機(jī)、遠(yuǎn)距離目標(biāo)彈窗等領(lǐng)域得到的良好的應(yīng)用。成都RK3399智能處理板提供商。山西邊海防圖像識(shí)別模塊解決方案

智能圖像處理，靈活高效的圖像解決方案。運(yùn)動(dòng)軌跡圖像識(shí)別模塊板卡公司

圖像識(shí)別技術(shù)也分為已下幾步：信息的獲取，預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。使用的圖像識(shí)別的AI收銀是基于兩款硬件——“L型支架和USB式識(shí)別計(jì)算棒”而運(yùn)行的，利用CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型），對(duì)圖像的特征進(jìn)行建模和提取，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型再訓(xùn)練過程中不斷優(yōu)化，根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征準(zhǔn)確識(shí)別圖像內(nèi)容。CNN不同于普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖片處理這方面有更好的表現(xiàn)。對(duì)于任意圖像，像素之間的距離與其相似性有很強(qiáng)的關(guān)系，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)正是利用了這一特點(diǎn)。對(duì)于給定圖像，兩個(gè)距離較近的像素相比于距離較遠(yuǎn)的像素更為相似。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過消除大量類似的不重要的連接解決了這個(gè)問題。技術(shù)上來講，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)神經(jīng)元之間的連接根據(jù)相似性進(jìn)行過濾，使圖像處理在計(jì)算層面可控。對(duì)于給定層，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是把每個(gè)輸入與每個(gè)神經(jīng)元相連，而是專門限制了連接，這樣任意神經(jīng)元只能接受來自前一層的一小部分的輸入(例如3*3或5*5)。運(yùn)動(dòng)軌跡圖像識(shí)別模塊板卡公司

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