AI视觉场景解决方案

依托Alaya NeW Cloud智算云服务构建了强大且高效的CV Agent，基于CV Agent能够结合大模型构建各种视觉场景Agent。此过程包括但不限于云集群、训练小模型、大模型、工具等，显著提升了视觉任务的效率和准确性，高效且灵活地处理各种复杂的视觉任务，降低开发门槛，提高生产效率。

核心价值

CV Agent是基于大模型的视觉应用框架，专注于视觉领域的应用开发。凭借集成的关键大模型和工具优化引擎，CV Agent可以快速分析不同视觉场景、自动生成解决方案，高效调取工具执行解决方案，自动评估解决方案和执行结果，将大幅提升视觉任务的自动化水平。

方案简介

基于大模型的视觉应用框架，专注于视觉领域的应用开发。凭借集成的关键大模型和工具优化引擎，快速分析不同视觉场景、自动生成解决方案，高效调取工具执行解决方案，自动评估解决方案和执行结果,大幅提升视觉任务的自动化水平。

业务挑战

视觉算法模型的训练需要耗费大量的计算资源，以及开发和部署需要大量专业知识和工程实践，由于行业差异和具体需求的多样性，现有的通用性视觉解决方案很难满足个性化的定制需求； 定制过程中也面临着模型训练与设计复杂、前后处理逻辑繁琐、数据来源及处理难度大以及算力需求和场景应用开发与部署困难等挑战。

方案详情

传统视觉场景痛点

随着人工智能和深度学习技术的迅猛进步，其应用范畴正日益广泛。作为这一领域的核心分支，计算机视觉在城市管理、工业自动化、智能安防、医疗影像分析以及自动驾驶等诸多领域的需求持续攀升。然而，传统的AI视觉解决方案在应对这些复杂需求时，有如下痛点

复杂的模型设计与训练

传统的AI视觉解决方案通常需要精心设计模型架构，且优化过程复杂且耗时，需投入大量的时间、资源，模型效果强依赖于专业经验

数据困境

传统的AI视觉解决方案需要大量数据进行训练，在某些场景下可用的数据有限，例如医疗影像、军事侦察等领域；另一方面，数据需要大量标注工作，耗时且成本高昂

这是标繁琐的前后处理逻辑

传统的AI视觉解决方案需要根据场景特性进行前处理，例如图像去噪增强、特征提取等；输出结果也不能直接满足需求，还需要复杂的后处理逻辑或者多模型协同解决。

缺乏泛化能力

传统的AI视觉解决方案往往对于新的、未见过的数据样本的泛化能力较弱。这意味着它们在面对新的数据样本时可能无法准确识别和处理，需要重新训练调优。

解决方案

以裸土覆盖场景为例，通过在Alaya NeW 智算操作系统中一站式完成大模型的微调，结合Agent能力，根据用户需求自动收集裸土覆盖的图片，并通过大模型的多模态能力进行标注，训练模型，生成前后处理计算逻辑，最终在Alaya NeW平台上完成小模型推理的上线，然后生成裸土覆盖的Agent,即使用CV Agent构建裸土覆盖检测的Agent。方案如下：

使用场景对话：

使用场景视频：

方案优势

基于Alaya NeW智能计算操作系统进行微调的大模型，能够针对不同场景生成不同方案并监督实施，可通过Agent构建各种场景的视觉任务Agent, 为视觉场景任务提供支持。其具体优势体现在以下方面：

高度自动化水平

传统的AI视觉解决方案通常需要手动设计和训练复杂的模型架构，且模型设计和调优过程复杂且耗时，需要投入大量的时间、资源，模型效果强依赖于专业经验

快速迭代和定制

传统的AI视觉解决方案通常需要大量数据进行训练，一方面，在某些场景下可用的数据有限，例如医疗影像、军事侦察等领域，而传统方法在小样本数据上表现不佳；另一方面，即使数据量充足，依然需要大量标注工作，耗时且成本高昂，且容易出现标注误差

灵活性和适应性

传统的AI视觉解决方案通常需要根据场景及需求特性进行前处理，例如图像去噪增强、特征提取等；模型输出结果也往往不能直接满足需求，还需要复杂的后处理逻辑或者多个模型协同解决。

高性能云服务

视觉大模型的训练迭代耗费大量的计算资源，基于高效的Alaya NeW Cloud智算云服务，加大地加速了模型优化迭代的效率。

方案价值

通过多客户应用综合评估，本解决方案在多个行业和领域已带来革命性的变化。尤其在解决如苫盖检测、井盖破损检测、缺陷检测等具体应用场景中，其价值主要体现在以下几个方面：

效率提升与成本节约

通过自动化构建视觉模型，可以大幅减少人工参与数据标注、模型训练和优化的过程，显著提高工作效率。这不仅......

自适应场景解析

方案具备智能场景理解能力，能够自动调整工具，适应不同需求及复杂的视觉环境，实现精准的图像与视频内容理......

性能优化与定制

提供工具优化引擎，根据用户反馈及实际运行数据，自动调整算法配置，优化处理速度与准确性，同时支持用户自......

智能迭代与学习

利用人工智能技术，可持续学习最新数据，迭代升级工具效能，确保长期处于行业技术前沿。