圖像識別技術是在不斷發展的，每一代都有比較突出的一項技術涌現。神經網絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的。在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網絡相融合的中經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。慧視RK3588圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。周界入侵AI智能算法分析系統

我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復的看到“蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強。基于深度神經網絡的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數據，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經過一個深度神經網絡，反復學習，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復雜的AI工程。湖南研發AI智能處理板SpeedDP深度學習算法開發平臺。

設備故障使工業部門陷入癱瘓，導致重大生產損失和計劃外停機。對于世界各地的加工制造商來說，這些損失每年高達數十億美元。例如，一條關鍵的傳送帶在中途停止運行，可能會迫使整條工廠生產線閑置數小時，從而可能使整個供應鏈陷入困境。現在人工智能提供了一個突破性的解決方案。通過AI分析大量傳感器數據，AI算法可以在故障和積壓發生之前預測故障和積壓，從而實現主動維修并大幅減少停機時間。但這還不是全部，AI還揭示了生產數據中隱藏的模式，優化了流程，減少了浪費，提高了整體效率。

隨著人工智能的不斷發展，人工智能+給各行各業帶來了翻天覆地的變化。為了讓人工智能反哺經濟、生活、生產等諸多領域，不少民企、事業單位開始大量采用相關人工智能服務，來幫助企業節省項目開發時間，這樣能夠提升效率優化項目成本。但是AI類服務帶來優勢的同時也帶來了諸多問題，一方面人工智能的開發需要投入大量人力物力，包括長時間的深度學習模型訓練、人才的培養、大量數據模型的采集標注，并且大量的投入不一定意味著能取得很好地結果。慧視光電開發的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產高性能CPU。

隨著大模型時代到來，模型參數呈指數級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態和任務發展為支持多種模態下的多種任務。在這種趨勢下，大模型訓練所需算力巨大，遠超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產大模型技術發展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓練平臺SpeedDP就可以通過大量的數據注入，讓AI進行不斷的模型訓練，不斷地深度學習能夠讓AI更加聰明，為目標檢測、目標識別提供幫助。利用深度學習能夠讓AI更加聰明。江西視頻識別AI智能服務平臺

慧視RV1126圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。周界入侵AI智能算法分析系統

在進行目標識別跟蹤時，OSD字符能夠幫助使用者更加清晰的看到識別跟蹤的效果，OSD字符疊加是目標跟蹤領域一個重要的部分，它能夠將各種圖像文本添加到視頻當中，實現字符與視頻的疊加，進而輔助進行目標檢測、跟蹤的識別，便于觀察目標。經過多年技術積累及更新迭代，以及客戶對OSD字符疊加的需求整理，我們將OSD拆分為多個組件，包括文字，角度顯示刻度線，矩形框，圓，多邊形，指北針等組件，可靈活設置位置、字號、顏色等屬性，為用戶定制OSD提供方便。周界入侵AI智能算法分析系統