智慧出行本次大運會，智能無人駕駛的公交車也相繼亮相投用。該車配有8個固態激光雷達及多類型傳感器，感知范圍為200米，可以做到360度無盲區，響應時間為0.1秒，比人類經驗豐富的駕駛員反應還快好幾倍，能夠安全高效處理大運村賽事期間車多、人多的復雜交通狀況。隨著技術的不斷革新，未來還將會出現更多的智能服務，為運動員和游客提供更加便捷舒適的環境。無人駕駛的汽車通過圖像識別來判斷周圍環境的變化，能夠很到底避免出現事故，慧視AI算法正是這些無人設備的“眼睛”。人工智能具備學習能力，它們可以不斷進步。幫助質檢測試。識別產品中肉眼看不見且隨機出現的缺陷部分。電力巡檢AI智能

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。利用人工智能技術，對攝像機產生的視頻圖像進行自動識別，可以實現扶梯異常檢測、人員聚集的監測、區域入侵檢測、遺留物品檢測、人員倒地檢測、客流計數等行為檢測識別。四川AI智能算法分析平臺客戶的信息管理和維護、從中描繪出客戶畫像、為客戶提供更個性化的服務。

在2022年人工智能大會上，有人工智能領域的公司將智能文字識別技術應用到鐘鼎文的識別當中。在沒有人工干預的狀態下，鐘鼎文從內凹狀態被拉平，并被轉譯成簡體字，“克曰穆朕文且師華父悤譲氒心寧靜于猷淑哲氒”等原本連在一起的復雜語句，也經過“AI斷句”功能自動處理后被區分開來。本次識別鐘鼎文，是繼去年在人工智能大會識別甲骨文后AI人工智能追求的新挑戰。古文的識別通常會涉及到OCR行業兩大典型難點——圖像優化處理與文字準確識別。

提到AI智能圖像算法，自然而然會想到人工智能。人工智能萌芽期可以追溯到十七世紀，當時的巴斯卡和萊布尼茨萌生了智能機器的想法。到了十九世紀英國的數學家布爾和德國的摩爾根提出了思維定律可以稱為人工智能的開端。十九世紀二十年代，英國科學家巴貝奇設計的“計算機器”，被認為是計算機硬件，也就是人工智能硬件的前身。電子計算機的發明，是人工智能稱為可能。因為一戰、二戰原因，人工智能暫時處于了停滯期，到了20世紀60年代末，人工智能又迎來了新研究高潮，到了80年代90年代，人工智能進入發展的快車道，到了二十一世紀，人工智能取得了長足的進步，讓我們的生產、生活方式產生了巨大的變化。工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

長期以來，石油業一直以高體力要求和高風險作業為特征，目前該行業正在經歷一場變革。這種變化是由電信技術的進步推動的，特別是人工智能(AI)和機器人技術與海上作業的整合。人工智能和機器人技術對石油業來說并不新鮮。然而，它們在海上作業中的應用相對較新，并且正在徹底改變這些作業的進行方式。這項技術很重要的影響是減少了對危險任務的人為干預，從而提高了安全性和效率。人工智能算法在分析石油勘探和開采過程中生成的大量數據特別有用。他們可以識別模式并做出人類無法辨別的預測。例如，人工智能可以預測設備故障，從而實現主動維護并減少代價高昂的停機時間。公路運輸靈活性高，貨運量大，人工智能能夠發揮更大的作用。安徽智慧園區AI智能煙霧識別

人工智能技術能夠根據現實環境給出接近比較好解決方案的選址模式。電力巡檢AI智能

協作信息中應包含檢測信息以緩解單點觀測的視角局限性，例如遮擋和遠程問題，相互補充檢測信息正確定位物體。并潛在地實現了更完整的 3D 檢測，即檢測所有存在于三維場景中的目標，包括那些超出視覺范圍的目標。同時，每個純視覺車過濾掉置信度較低的檢測信息，選擇比較關鍵的檢測信息分享，減少帶寬占用。由于 LiDAR 也受到視野有限的限制，這潛在地使得多個純視覺車協作有可能取得勝過 LiDAR 的探測效果。基于此動機，CoCa3D 整體系統包括兩個部分，單體相機 3D 檢測，實現基本的深度估計和檢測能力，以及多體協作，共享估計的深度信息和檢測特征以提高 3D 表示和檢測性能。其中多體協作由協作特征估計和協作檢測特征學習兩個關鍵部分構成。電力巡檢AI智能