海康AI开放平台 V1.6.4 官方最新版

海康威视AI开放平台适用开展物件的检查，联接电脑的监控摄像头以后，就能实现检验作用了，有着更为精确的检查作用，并且鉴别速率更为迅速。能够进行图象的种类，智能化AI迅速归类，帮助自己节约任务量与时间。里面含有数据标明、模型练习、模型校检、模型公布和导出来等服务。赶紧来感受看一下吧。

功能特性

现今深度神经网络算法是数据驱动，可是用户难以获得大量的练习数据。为了能让领域用户提升数据差距，AI开放平台带来了根据行业模型的迁移学习能力。AI开放平台练习了很多不一样主要用途的行业模型，依据用户任务，开放平台会自动切换的一个行业模型做为练习基本，之后在这一练习前提下运用情景数据开展迁移学习。

这一张数据图表应该是船舶图象开展检测算法实验结论，横坐标轴是参加锻炼的数据量，纵轴是测量精度，斜线是迁移学习结论，虚线是全量学习成果。从试验数据能够看见，迁移学习只用100张左右svm分类器，算法就可以获得85%的测量精度；而重新开始练习的话需要做到一样特性则最少要5000张样版。根据行业模型的迁移学习使用户可以用少量的数据得到一个可以用算法，很大的减少了用户在数据上门坎。

为了能让用户进一步提升数据短板，服务平台还研发了虚似数据模块，它运用三维建模、光线追踪、对抗学习等新技术形成虚似数据来丰富多彩svm分类器。第一个视频演示了虚似形成的差异的摆放和角度仓储货架产品样版；第二个视频演示了根据仿真模拟光点，标识符累加实际效果，虚似产生的生产制造产品工件样版；第三个视频演示了根据三维建模，虚似产生的室内场景。

虚似数据模块能够帮助用户丰富多彩svm分类器，能够降低用户的数据成本费。

除开数据提前准备以外，深度神经网络算法设计方案也是一件艰苦的工作中，主要包括神经网络结构设计和超参数的变化，一般都必须经验丰富的算法技术工程师参加。为了能让算法设计方案能力不够的用户，大家研发了模型架构设计检索算法，该算法用庞大测算能力全自动探寻神经元网络模型的最佳方案。由用户递交每日任务并设置约束，比如算法所耗费的云计算服务器和存储空间网络资源，由检索引擎自动执行算法设计任务。AI开放平台倾注了规模性并行处理训练系统用于适用模型架构设计站内搜索发布。

在做完模型训练后，算法在商品端移殖工作就需要花费很多研究与开发。为进一步提高从算法到新产品研发高效率，开放平台研发了AI编译程序，AI编译程序运用神经元网络图优化、选编提升、命令编译优化等方式方法完成了算法在各种芯片平台里的智能优化及布署。由图中能够看见根据AI编译程序智能优化的算法，其执行效率大幅好于通用优化策略。AI编译程序己经适用多种多样云空间及边沿端计算平台，促使人工智能技术算法在海康威视前后端产品的移殖变得十分方便快捷。

AI开放平台免费了很多海康威视现有的智能化应用能力供领域用户启用，包含视频有哪些认知及跨媒体感受的能力。大家对外开放的小视频认知能力包含各种各样总体目标的特性鉴别能力，以及对于多种多样物件和违法行为的精确认知能力；服务平台还提供了识别文字和语音识别技术能力。服务平台还提供了多种多样跨媒体信息内容的结合认知能力。AI开放平台根据萤石云视频发布大家智能业务系统。

人工智能应用在中国中国实体经济中规模性落地式，必须人数较多的AI从业人员开展持续不断的大众创新和群智不断涌现。但现在AI从业人员所面临的一个困难是通常缺乏适宜的商品来承重他的算法，因此大家免费了前后端系列产品的人工智能硬件商品，可以帮助AI从业人员，完成自已的AI作用及计划方案。

升级日志

V1.6.4

1、图象核对模型订制：订制鉴别同一场景下的市场前景图象与背景图像（标准图象）的差别地区。

2、适用根据自主学习智能标明：针对物体检测模型订制每日任务，根据自主学习技术性，挑选数据集中化必须优先选择注明的重要数据同时提供全自动标明结论。

3、模型校检提升：适用建立校检数据集，并挑选校检数据集开展模型校检，导出模型性能评估汇报（物体检测、图像分类）。

4、新增加数据核心产品支持：模型练习适用数据核心P4/KT数据分析系统网络服务器（物体检测、图像分类、检验 归类）。

5、物体检测预设算法更新：提高物体检测类模型特性。

V1.3.1

1、适用OCR图像文字识别模型：可用于图像文字和标签内容的解读与鉴别情景。

2、适用数据智能化标明：用户标明一小部分照片后可以由系统软件自动执行剩下数据标明。

3、适用模型受权：根据边沿设备序列号形成受权license，完成模型在边缘设备中的运转受权，维护模型财产。

4、缺点修补。