信息戰(zhàn)將會是未來戰(zhàn)場的主要形式之一，信息的獲取、加工、處理、分析、傳遞、控制、遮斷能力將影響***的進程。無人偵察機作為信息獲取的重要手段，在偵察監(jiān)視體系中發(fā)揮著其他裝備難以替代的作用，無人機以其在信息獲取中的突出地位和獨特優(yōu)勢得到大量關注。作為空中偵察平臺和武器平臺，無人機通過攜帶吊艙后，能夠執(zhí)行偵察監(jiān)視、激光制導、電子干擾、通信中繼、目標定位、戰(zhàn)斗評估等任務。此外，無人機還可進行精確打擊、定點轟炸，甚至還可以攔截戰(zhàn)術導彈和巡航導彈，代替人員在核生化或其他特殊條件下執(zhí)行作戰(zhàn)任務。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。甘肅智慧交通AI智能供應商

除了高質量數(shù)據(jù)集產(chǎn)品外，鳳凰數(shù)據(jù)還將推出以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓練平臺，計劃于近期開放內測。平臺將與高質量數(shù)據(jù)集市實現(xiàn)互聯(lián)互通，確保數(shù)據(jù)在平臺內的安全使用。平臺也將提供一系列以數(shù)據(jù)為中心的服務，包括豐富的數(shù)據(jù)處理工具、可視化模型訓練和微調套件、大量的數(shù)據(jù)和模型評估框架和多云異構的算力資源。在內地，也有很多企業(yè)開發(fā)了類似平臺，慧視光電推出的AI自動圖像標注平臺SpeedDP就是一個以數(shù)據(jù)為中心的一站式AI訓練平臺，通過平臺能夠讓AI不斷進行學習，進而更加精確的識別圖像。吉林智慧工地AI智能服務平臺模型部署，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。

圖像識別技術的高價值應用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們去面對。

傳統(tǒng)意義上的圖像跟蹤主要分為兩種，一種是通過在一定載體上安裝定位設備并結合無線傳輸設備對載體的實時位置進行定位或描繪出移動軌跡，這種跟蹤設備主要用于消防、戶外探險等領域；另一種跟蹤設備主要是指圖像跟蹤板，根據(jù)技術發(fā)展的過程，有基于DSP的圖像跟蹤板和基于AI芯片的圖像跟蹤板兩種，其原理是通過提前在圖像跟蹤板中裝入目標圖像，跟蹤板在視場內尋找類似的目標實時檢測，找到之后進行實時跟蹤。隨著AI芯片的大規(guī)模應用，以及客戶對跟蹤板性能要求的提升，傳統(tǒng)的基于DSP的圖像跟蹤技術已經(jīng)難以達到應用的要求，很多總體單位對跟蹤設備提出了智能學習、多目標檢測、打了不管、更高的識別率等要求，基于AI的跟蹤設備得到了越來越廣泛的應用，例如各種空中偵查設備、抓捕設備、智能邊海防設備、船用光電設備、智能化彈等都需要各種各樣的智能圖像跟蹤設備進行匹配。SpeedDP能夠替代傳統(tǒng)的人工標注師。

圖像識別技術是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項技術涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)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(tǒng)的圖像識別方法和基礎上融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領域都有它的應用?；垡旳I板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。山西智慧安防AI智能供應商

SpeedDP是一個深度學習算法開發(fā)平臺。甘肅智慧交通AI智能供應商

OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設計上也注重目標區(qū)域的檢測以及特征的分類，這里目標區(qū)域的檢測采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當然解決的問題也越來越細化，比如候選區(qū)精度、比如小尺度檢測等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現(xiàn)實應用。2023 年 1 月，目標檢測經(jīng)典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關注，成為了這幾天業(yè)界的流量擔當。甘肅智慧交通AI智能供應商