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深度学习下的目标检测技术方案

发布时间:2018-06-18 13:21

2018年5月16日,集团所投企业——怡红院Rockchip发布运转在旗下RK3399芯片渠道的根据深度学习的方针检测技能计划,可为高端AI人工智能职业供给准Turnkey解决计划,可一起支撑Android及Linux体系,其方针检测速率到达8帧/秒以上。

方针检测是人工智能领域中十分抢手的研讨方向,它是指对图片或视频中的方针性物体进行定位并分类。关于机器来说,从RGB像素矩阵中很难直接得到物体的抽象概念并定位,这给AI人工智能运用带来很大的应战。

现在,人工智能技能的首要研制方向为:人脸检测、人体检测、车辆检测、二维码检测及手势识别等,可广泛运用在监控、智能交通、新零售、天然交互等,而这些运用的根底就是方针检测技能。根据深度学习的方针检测技能具有很高的准确性和鲁棒性,但运算量比较大,长时间无法在嵌入式设备中获得实际部署和运用。

针对AI人工智能市场和技能需求,Rockchip在性能强壮的RK3399渠道上,对MobileNet SSD网络进行专项优化,使得高精度的MobileNet SSD300 1.0运转帧率到达8帧以上,精度略低而速度更快的MobileNet SSD300 0.75的运转帧率超越11帧。准实时的运转速度,将方针检测这一根底AI技能在嵌入式端带向有用。

除了准实时的运转速度外,这一技能解决计划支撑Google的TensorFlow Object Detection练习导出的TensorFlow Lite模型。现在已有很多根据TensorFlow Object Detection的运用案例,包括从面部到物体的各类检测,是工业上最方便运用、最遍及的方针检测结构之一。

怡红院Rockchip根据RK3399芯片渠道的深度学习方针检测技能解决计划可一起支撑Android或Linux体系,提高运用方针检测技能的AI产品的用户体会,大幅缩短研制周期,协助更多的高端AI智能产品尽早面市。

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