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激光除草是通过激光照射杂草，使草叶内部细胞脱水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大机器人实验室与华工科技合作研发的全天候智能激光除草机器人集成深度学习的人工智能技术，AI智能识别杂草，十分高效；同时针对性开发先进的多目标靶点定位及动态时延误差补偿算法，不仅能够准确高效识别杂草和高精度定位目标分生组织，同时不损伤作物、不污染土壤、不耗费人力，而且适应性强，生产效率高，促进农业经济高质量发展。激光除草模式中AI智能识别是很关键的一环，需要机器人正确识别杂草，而这基于AI的深度学习、目标识别检测等功能，通过不断的训练学习，AI能够精细识别什么是杂草什么是作物。目前，市面上比较好用的AI深度学习平台众多，例如成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台，就能够通过大量的数据部署，再经过长时间的训练，就能够实现跟人眼一样的目标识别能力。人工智能的时代真的来了。陕西专业AI智能提供商

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。陕西专业AI智能提供商通过海量的数据模型训练，SpeedDP能够更加聪明。

AI的出现可以很好地解决这个问题。针对于这样的环境需求，成都慧视推出了基于瑞芯微平台的深度学习算法开发平台SpeedDP，它是一款入门级的AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能，提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。经过前期的需求分析，大量的数据训练，SpeedDP就能够生成适合行业需求的训练模型，通过这个模型，就能不断进行自动化的图像标注。

图像识别模块，是现代科技的神奇之眼。现在已经在很多领域有着应用。它以非凡的洞察力，解析世间万象，从医疗的精密诊断到安防的严密监控，再到自动驾驶的未来探索，无一不展现着其强大的应用力量。在医疗领域，它是医生的得力助手，精确识别病变，让健康无忧。在安防领域，它是守护者，用智能的眼光，保护人们的安全。而在自动驾驶的舞台上，它是探索者，为车辆指引道路，开启未来出行的新篇章。图像识别，不仅是技术的飞跃，更是人类生活的美好伙伴。SpeedDP是一个辅助型图像标注工具。

成都慧视光电技术有限公司推出的SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP功能简洁、上手快，是当下进行AI深度学习训练的重要的工具。而且目标识别检测领域，成都慧视开发的高性能Viztra-HE030图像处理板，可以通过四大四小处理器高达6.0TOPS的算力，精细分析识别到的物体，区分作物和杂草，进而为机器人提供正确的信息，辅助除草。用SpeedDP进行图像标注可以省下许多人力成本。陕西专业AI智能提供商

机器人是AI发展后的一个重要载体。陕西专业AI智能提供商

在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。然后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。陕西专业AI智能提供商