雖然現(xiàn)在各種公共交通已十分便捷，但是仍然存在許多無證、無資質的車輛，這些車輛無視交通法規(guī)，所以超速超載，儼然成為公路安全一大隱患。例如在車站出入口，經(jīng)常會有很多人進行拉客，雖然說是坐滿就走，但是為了利益比較大化，超員那是常有的事。再比如暑期來臨，各種培訓班、托兒所成批出現(xiàn)，也由此滋生了許多“黑校車”，為了盡可能的節(jié)約成本，常常讓所有學生擠在一輛車內(nèi)，嚴重危及孩子安全。要想避免事故的發(fā)生，則需要警民合作，路人積極提供線索，而管理部分則迅速行動，對車輛進行追蹤攔截。我國今年也把“人工智能+”寫入了工作報告。陜西電力運維AI智能高效處理

海量圖像標注工作的繁瑣困擾著諸多企業(yè)，增加標注師崗位可以提升效率，但是無法控制人工成本，使得企業(yè)左右為難。隨著AI的不斷發(fā)展，這種枯燥無味的工作用AI來替代再好不過，AI的定制建設成本只需要一次性付出，然后就能夠長期使用，不會出現(xiàn)像人工這種忙時不夠，閑時多余的情況。成都慧視利用人工智能算法打造的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺，是一個針對于AI零基礎從業(yè)者的圖像標注軟件，其簡潔度、實用性都堪稱一絕。它提供從數(shù)據(jù)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(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。智慧城市AI智能算法分析平臺人工標注仍然是必要的。

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(shù)據(jù)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(huán)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(fā)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(tǒng)算法的不足，達到更加穩(wěn)定鎖定跟蹤的目的。

工業(yè)4.0就是無人作業(yè)的天下，各行各業(yè)都在進行無人化改造，農(nóng)業(yè)領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向，我國已經(jīng)成功建立了31個無人農(nóng)業(yè)作業(yè)實驗區(qū)。這些無人農(nóng)業(yè)作業(yè)試驗區(qū)覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農(nóng)機和系統(tǒng)62萬臺(套)，智能化作業(yè)面積達到1.7億畝。綜合抽樣統(tǒng)計，作業(yè)效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農(nóng)業(yè)區(qū)利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設備要想實現(xiàn)這些功能要么是人工的遠程精細操控，要么就是靠圖像處理來實現(xiàn)完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠實現(xiàn)精細的目標識別和檢測，例如無人機，在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內(nèi)置圖像處理板，無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。毫秒級的AI圖像標注工具SpeedDP。

從2016年12月11日起，我國就正式施行林河長制。其中林長制主要職責是林業(yè)生態(tài)保護修復、森林防火、林業(yè)有害生物防治、森林資源管護以及野生動植物保護工作。而河長制是保護水資源，打造安全用水環(huán)境。這兩項工作對我國的自然生態(tài)的穩(wěn)定具有關鍵作用。在中西部許多地區(qū)，由于環(huán)境下復雜，對于林、河的巡護是一項困難的工作，不僅要花費大量的時間精力，還不能做到大面積的覆蓋。隨著無人機的落地應用，這種困難得到了有效緩解。無人機“加持”下的林河長巡查，形成了“人防+技防”的地空巡檢新模式，覆蓋更廣、發(fā)現(xiàn)更及時。無人機憑借其靈活、輕巧的特點可以輕松飛越一些人無法到達的地點，還能夠實時傳輸高清圖像數(shù)據(jù)，節(jié)約時間成本，快速高效地獲取資料，讓管理人員對森林植被、河湖狀況一目了然。通過AI模型訓練，SpeedDP能夠更加精確的識別圖像。智慧小區(qū)AI智能減員增效

人工智能和機器學習為建筑行業(yè)轉型提供了巨大潛力。陜西電力運維AI智能高效處理

在通常情況下，工業(yè)數(shù)據(jù)是海量、多樣的，并且經(jīng)常充斥著錯誤或不相關的信息，例如停機日志。如果沒有指導，數(shù)據(jù)科學家通常會浪費寶貴的時間和資源來篩選無關的復雜性，浪費寶貴的時間，并經(jīng)常產(chǎn)生誤導性的模型。這就是為什么人工(包括工藝工程師和操作人員)在為準確模型準備數(shù)據(jù)方面至關重要，他們的工藝知識有助于確定正確的數(shù)據(jù)和相關時間段。準備好準確的模型后，可以采用慧視光電推出的AI自動圖像標注軟件SpeedDP來幫助進行AI深度學習，讓AI更加聰明，進而更好地進行數(shù)據(jù)分析，陜西電力運維AI智能高效處理