水上交通是我國內陸運輸的一大命脈，尤其是長江沿岸，從長江一路向東走向世界是比較經濟的運輸模式，為了保障水路運輸的通暢，維護通航秩序，就需要相關部門對航道進行定期巡航，保障水上交通安全。傳統的航道巡查采用的是人工巡檢，每段航道每個航標都要靠人力驅動船只到達目標區域進行巡查，這種模式不僅效率低下，遇到極端天氣時，還會出現視野受阻、爬標困難等問題，甚至可能對巡檢人員人身安全造成威脅。如今，隨著無人機的使用，整個流程變得更加簡潔高效，以前需要1條船、6個人做的工作，現在只需要1臺電腦、1名工作人員就可以完成。SpeedDP能夠替代傳統的人工標注師。湖南安防AI智能供應商

圖像識別技術是在不斷發展的，每一代都有比較突出的一項技術涌現。神經網絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的。在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網絡相融合的中經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。貴州智慧交通AI智能煙霧識別SpeedDP采用本地化服務器部署的方式。

人臉識別始于20世紀60年代，隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，以美國、日本和德國的技術為主。隨著人工智能的發展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術也獲得了很大的突破，同時人臉識別也是生物特征的應用。其技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。總的來說，人臉識別的原理是收集用戶的面部數據存入數據庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數據，放進數據庫進行比對，然后完成解鎖。

隨著技術的不斷迭代發展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產品正在深刻改變著傳統行業。而這些功能實現的背后,都要依賴于人工智能數據的標注。但是如果遇到數據量龐大的標注需求，傳統的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度。慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發平臺支持本地化服務器部署，數據敏感的用戶也無需擔心數據信息泄露的問題。人工智能和機器學習技術，還可以幫助提高建筑工地的安全性并降低風險。

要解決小目標難以追蹤的這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數據增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設計合適的標簽分配方法，以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環境信息或者其他容易檢測的物體之間的關系來輔助小目標的檢測。此外，利用自研的深度學習算法開發平臺，通過不斷的深度學習，能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機高空識別領域，完全能夠彌補傳統算法的不足，達到更加穩定鎖定跟蹤的目的。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據。陜西算法定制AI智能明火識別

人工智能和機器學習在建筑領域的優勢之一是能夠自動執行某些任務。湖南安防AI智能供應商

激光除草是通過激光照射雜草，使草葉內部細胞脫水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發的全天候智能激光除草機器人集成深度學習的人工智能技術，AI智能識別雜草，十分高效；同時針對性開發先進的多目標靶點定位及動態時延誤差補償算法，不僅能夠準確高效識別雜草和高精度定位目標分生組織，同時不損傷作物、不污染土壤、不耗費人力，而且適應性強，生產效率高，促進農業經濟高質量發展。激光除草模式中AI智能識別是很關鍵的一環，需要機器人正確識別雜草，而這基于AI的深度學習、目標識別檢測等功能，通過不斷的訓練學習，AI能夠精細識別什么是雜草什么是作物。目前，市面上比較好用的AI深度學習平臺眾多，例如成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺，就能夠通過大量的數據部署，再經過長時間的訓練，就能夠實現跟人眼一樣的目標識別能力。湖南安防AI智能供應商