人類可以識別和分類不同物體，但是計算機并不能主動實現(xiàn)，于是我們就通過圖像標注來使計算機視覺解釋它接收到的視覺數(shù)據(jù)。圖像標注能夠幫助計算機給不同類型的圖像打上標簽等信息，使計算機能夠?qū)@些圖片進行理解和分類，幫助使用者能夠更快的完成一些工作。隨著近些年AI技術的突飛猛進，將AI技術運用到圖像標注領域，已成為可能。為了讓AI圖像標注面向大眾化，許多企業(yè)都推出了各異的產(chǎn)品，慧視光電打造的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺就是在這樣的市場環(huán)境下誕生?；垡曃⑿碗p光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。網(wǎng)絡目標檢測型號

作為針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。此外，針對于研究所等需要數(shù)據(jù)保密的企業(yè)單位，本地化服務器部署，能夠讓數(shù)據(jù)敏感的用戶也無懼信息安全威脅。目前慧視SpeedDP主要提供目標檢測算法的開發(fā)，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。平臺支持labelimg數(shù)據(jù)標注格式，用戶采集得到圖像數(shù)據(jù)后使用labelimg工具進行數(shù)據(jù)標注，然后將圖像文件和標注文件按如圖2所示指定的形式存放即可直接用于模型訓練。江西靠譜的目標檢測批發(fā)價格全國產(chǎn)化智能處理板應用廣闊。

除了噴藥，雜草處理也能夠自動化進行。搭載圖像處理板的割草機器人，能夠通過定制的算法，在工業(yè)級板卡RK3588的強大運算下，快速分析識別農(nóng)田中，不同植物的類別，進而割草。割草的速度能夠達到1.2m/s，非常適用于大型農(nóng)田，并且還可以通過智能算法進行機器人的完美避障，遇到泥塊、石頭這些障礙物可以輕松繞過。此外，在作物果實成熟時，搭載RK3588圖像處理板的采摘機器人也能夠進行自動化果實采摘，板卡強大的性能和處理能力，完全適應各種環(huán)境的戶外作業(yè)，也能夠保持高的識別度，快速完成每一株作物的果實采摘。

在智慧門禁領域，為了安全，可以采用人臉識別模式。一方面在小區(qū)大門出設置門禁，只有小區(qū)住戶通過人臉識別方能打開大門，另一方面在單元樓入口設置人臉識別，只有此單元的居民方能自主進入。慧視AI圖像處理板通過給攝像頭賦能，算法通過對小區(qū)、單元樓住戶的人臉數(shù)據(jù)的學習，就能夠快速識別進入的人是否為該小區(qū)或者該單元樓的住戶。在火災監(jiān)測領域，慧視AI圖像處理板能夠替代傳統(tǒng)的煙感探測器，定制的火星監(jiān)測算法能夠?qū)崟r對目標區(qū)域的火星進行監(jiān)測識別，即便是微小火星也可以實現(xiàn)及時報警?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

隨著網(wǎng)購的不斷興盛，物流企業(yè)之間逐漸“卷”起來了，通過智慧物流的建設，來提升自家物流速度、物流服務體驗，以獲得更多的市場青睞。與傳統(tǒng)物流不同，智慧物流讓物流系統(tǒng)通過傳感器獲取各種末端信息，然后將信息通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心進行相應存儲和處理，進而指揮各個物流環(huán)節(jié)執(zhí)行相應操作，高效整合、調(diào)度和管理各類物流資源，為各參與方提供應用服務。從功能框架看，智慧物流主要包括智能感知、智能決策、智能執(zhí)行三大模塊。從技術框架看，智慧物流主要包括智能運輸、智能倉儲、智能配送、智能包裝、智能裝卸、智能信息處理六個方面。要想實現(xiàn)這些功能，智能化圖像處理板能夠提供巨大幫助?；垡暪怆婇_發(fā)的智能圖像處理板在定制化的算法賦能下，能夠進行自主化的目標檢測識別。在智慧物流領域，能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)很多智能化、無人化場景。智能圖像分析在保障鐵路沿線安全運行中的應用。四川專業(yè)目標檢測產(chǎn)品

國產(chǎn)化處理板生產(chǎn)廠家—慧視光電。網(wǎng)絡目標檢測型號

SpeedDP開發(fā)平臺采用標準的AI開發(fā)流程，即數(shù)據(jù)標注->模型開發(fā)->應用部署。旨在快速直觀的驗證所開發(fā)的不同算法在移動端部署時的實際效果。測試平臺目前支持的主要任務功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括rk3399pro、rk3588等。為了盡可能減小測試工具與實際移動端部署程序之間的差異同時簡化測試工具的開發(fā)難度，在設計測試平臺程序時采用了一些特殊方法。首先使用C和C++設計封裝了不同子任務的可執(zhí)行程序，并通過讀取不同配置文件的方式實現(xiàn)不同的功能，然后使用python+streamlit+子程序設計了web服務程序，用戶可通過瀏覽器訪問特定網(wǎng)址來使用測試平臺。網(wǎng)絡目標檢測型號