安徽深度学习AI智能

机器人是AI落地应用的一个很重要载体，AI赋能的机器人能够在安防巡检、自动化作业、应急救援等领域发挥重要作用。在电力巡检当中，传统的模式需要人工一步一步走出来，面对假设在各种环境中的输电线，这种模式弊端重重，费时费力。而常年经受风吹雨晒的输电线，在使用久了之后，难免会出现电力设备损坏缺失等问题，AI赋能下的机器人的出现，为这项行业的工作效率的提升提供了新思路。巡检机器人内置可见光和红外摄像头，能够实现昼夜巡检，然后再内置高性能的AI图像处理板，就能够运用AI识别、多机协同、数字孪生、巡检监控等技术，实现自动巡视、缺陷和表计自动识别和告警、巡视报表自动生成和发送等功能，实现场站式巡检场景的全息感知和全域决策辅助。无论是用于图像分类、目标检测还是语义分割，长期以来人工标记的数据集一直是监督学习的基础。安徽深度学习AI智能

巡检机器人能够实现抵近待测设备，进行精细的测温、测量以及感应。同时具备自主导航、实时避障功能，能够智能规划比较好巡检路径、规避站内检修区域，效率是人工的好几倍，并且还不会出现传统人工巡检造成人身危害等行为。这种机器人搭载的图像处理板可以自由选择，例如成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板，就可以很好的应用在电力巡检领域，这块板卡采用了瑞芯微全新一代旗舰芯片RK3588，采用8nmLP制程，四大四小八核处理器；搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz；集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，算力高达6.0TOPS。用在电力巡检领域完全可以满足需求，并且成都慧视可以根据使用场景进行外壳的特殊化定制，有效处理散热防水，为机器人的户外工作提供更加稳定的处理能力。深度学习AI智能算法分析机器人是AI发展后的一个重要载体。

工业4.0就是无人作业的天下，各行各业都在进行无人化改造，农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向，我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。这些无人农业作业试验区覆盖水稻、玉米、小米等14种作物，累计投入智能农机和系统62万台(套)，智能化作业面积达到1.7亿亩。综合抽样统计，作业效率提升60%、人工减少50%、土地利用率在95%以上。这些无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作，而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控，要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板，这些图像处理板在算法的赋能下，能够实现精细的目标识别和检测，例如无人机，在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱，吊舱内置图像处理板，无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。

我们教一个小孩识物的时候，比如“苹果”，首先要让他反复的看到“苹果”，他便能认识“苹果”;他可能会认错，把“梨”认成“苹果”，这个时候应该帮他指出来。小孩看到的“苹果”越多，辨识的能力就越强。基于深度神经网络的人工智能，让机器具备理解的能力，基本过程就像教一个小孩认苹果一样。首先要有大量的数据，比如“苹果”的图片;同时，要增加大量机器会认错的“负样本”，比如“梨”的图片;然后经过一个深度神经网络，反复学习，然后获得一个有效的识别模型。对于快消商品的识别，我们不仅要认出一个瓶子包装，还要认出是一瓶酸奶还是啤酒;不仅要认出酸奶，还要认出是哪个品牌的酸奶，甚至是哪个口味和规格。要让机器能够准确识别成千上万的快消商品SKU，是一项极其庞大而复杂的AI工程。AI自动图像标注平台SpeedDP。

深度学习是机器学习的一个分支，只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的，它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如，神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候，边缘检测类的神经元先反应比较大，也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样，经过科学家大量的观察与实验，总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取，从一个简单的层级到一个复杂的层级，这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式，首先拿到互联网上海量的数据，拿到以后才有海量样本，把海量样本抓取过来做训练，抓取到重要特征，建立一个网络，因为深度学习就是建立一个多层的神经网络，肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层，但是有些复杂的，像刚才讲的谷歌的，里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算，有的层会做图像预算，一般随着层级往下，特征会越来越抽象。SpeedDP进行图像标注时的特点是快。西藏周界入侵AI智能分析软件

AI的三大基石：数据、算力和算法。安徽深度学习AI智能

SpeedDP包含如下五个模块：1.数据集管理：采集并制作用于训练和测试的数据集；2.项目配置：根据项目的实际情况，对调整相关配置参数进行定制化开发；3.模型训练：完成训练参数配置，开始模型训练并监控训练过程，损失精度可接受时，暂停训练；4.模型测试：使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估；5.模型部署：模型测试结果达到预期，进行模型转化和部署。据客户反馈，使用了慧视光电的SpeedDP后，初步提升效率在80%以上，开发周期缩短，同时可售可租的模式，也让企业的选择更加灵活，为所在单位降本增效提供帮助。安徽深度学习AI智能