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。RV1126是小型國產化圖像處理板。山西車流圖像識別模塊專業

除此之外，在金融領域，身份識別和智能支付將提高身份安全性與支付的效率和質量;在安防領域，未來在仍硬件鋪設到后端軟件管理平臺的建設轉型中，圖像識別系統將成為打造智慧城市的主要環節;在醫療領域，醫療影像基于人工智能的快速匹配可幫助醫生更快更準確的讀取病人的影像數據;另外，在無人駕駛領域，低成本的攝像頭加視頻處理軟件方案將為無人駕駛商業化打下基矗。其他方面，智能家居、電商等行業中，圖像識別也有不同程度的應用。遼寧智慧工業圖像識別模塊定制方案RK3399圖像處理板能夠用于工地安全監控。

對進銷存、訂貨、選品、商業選址都很有幫助。大數據預測的算法會根據近幾年的數據，加上天氣、節日、時間段的影響，機器就可以處理進銷存的訂貨、研究用戶的消費行為，對未來的選品和定價都非常有幫助。圖像識別、聲音識別、數字化人工智能算法三大技術只能搭起機器識別的骨架，但如何讓零售變的更加智能，還需要更深層次的技術做支持，如何在表層技術的基礎上進行更深層次的剖析，是現在智能零售業急需解決的問題，下面我們就智能零售中運用比較多的技術——圖像識別技術進行簡要的解析。

圖像識別技術在可以被廣泛應用之前，一個重要的挑戰是，怎樣才能知道一個模型對未曾出現過的場景仍然具有很好的泛化能力。在目前的實踐中，數據集被隨機劃分為訓練集和測試集，模型也相應地在這個數據集上被訓練和評估。需要注意的是，在這種做法中，測試集擁有和訓練集一樣的數據分布，因為它們都是從具有相似場景內容和成像條件的數據中采樣得到的。然而，在實際應用中，測試圖像或許會來自不同于訓練時的數據分布。這些未曾出現過的數據可能會在視角、大小尺度、場景配置、相機屬性等方面與訓練數據不同。慧視光電推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP就能夠通過不斷的訓練，達到快速圖像標注的目的，讓AI能夠更加精確的識別目標。RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。

機器人是AI落地應用的一個很重要載體，AI賦能的機器人能夠在安防巡檢、自動化作業、應急救援等領域發揮重要作用。在電力巡檢當中，傳統的模式需要人工一步一步走出來，面對假設在各種環境中的輸電線，這種模式弊端重重，費時費力。而常年經受風吹雨曬的輸電線，在使用久了之后，難免會出現電力設備損壞缺失等問題，AI賦能下的機器人的出現，為這項行業的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機器人內置可見光和紅外攝像頭，能夠實現晝夜巡檢，然后再內置高性能的AI圖像處理板，就能夠運用AI識別、多機協同、數字孿生、巡檢監控等技術，實現自動巡視、缺陷和表計自動識別和告警、巡視報表自動生成和發送等功能，實現場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。板卡算法也可以找成都慧視定制。貴州車載輔助圖像識別模塊目標檢測

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國內頭部數據采集標注服務商云測數據在圖像識別數據服務的實踐我們了解到,其訓練數據服務方案已經在眾多的圖像識別應用中落地,包含汽車、手機、工業、家居、金融、安防、新零售、地產等行業。以智能駕駛場景為例,通過數據采集服務,可對智能駕駛主流應用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數據標注服務方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應用場景的數據。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術的準確性,增強各大企業人工智能優勢的優勢,塑造企業核心數據壁壘。山西車流圖像識別模塊專業