雖然現在各種公共交通已十分便捷，但是仍然存在許多無證、無資質的車輛，這些車輛無視交通法規(guī)，所以超速超載，儼然成為公路安全一大隱患。例如在車站出入口，經常會有很多人進行拉客，雖然說是坐滿就走，但是為了利益比較大化，超員那是常有的事。再比如暑期來臨，各種培訓班、托兒所成批出現，也由此滋生了許多“黑校車”，為了盡可能的節(jié)約成本，常常讓所有學生擠在一輛車內，嚴重危及孩子安全。要想避免事故的發(fā)生，則需要警民合作，路人積極提供線索，而管理部分則迅速行動，對車輛進行追蹤攔截。圖像標注是一項繁瑣的工作。云南AI智能視覺

工業(yè)4.0就是無人作業(yè)的天下，各行各業(yè)都在進行無人化改造，農業(yè)領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向，我國已經成功建立了31個無人農業(yè)作業(yè)實驗區(qū)。這些無人農業(yè)作業(yè)試驗區(qū)覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農機和系統(tǒng)62萬臺(套)，智能化作業(yè)面積達到1.7億畝。綜合抽樣統(tǒng)計，作業(yè)效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業(yè)區(qū)利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控，要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠實現精細的目標識別和檢測，例如無人機，在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內置圖像處理板，無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。云南AI智能視覺數據標注很麻煩，所以需要AI介入。

機器人是AI落地應用的一個很重要載體，AI賦能的機器人能夠在安防巡檢、自動化作業(yè)、應急救援等領域發(fā)揮重要作用。在電力巡檢當中，傳統(tǒng)的模式需要人工一步一步走出來，面對假設在各種環(huán)境中的輸電線，這種模式弊端重重，費時費力。而常年經受風吹雨曬的輸電線，在使用久了之后，難免會出現電力設備損壞缺失等問題，AI賦能下的機器人的出現，為這項行業(yè)的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機器人內置可見光和紅外攝像頭，能夠實現晝夜巡檢，然后再內置高性能的AI圖像處理板，就能夠運用AI識別、多機協同、數字孿生、巡檢監(jiān)控等技術，實現自動巡視、缺陷和表計自動識別和告警、巡視報表自動生成和發(fā)送等功能，實現場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。

成都慧視光電技術有限公司開發(fā)的吊艙均搭載了高性能國產化芯片RK3588開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，這款板卡內部植入了自主研發(fā)的智能圖像算法，架構更先進，核心數8核（4大4?。懔?.0TOPS，支持豐富的輸出接口，同時支持H264、H265兩類視頻編碼?？蓪崟r對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。能夠讓無人機的“眼睛”智能化，讓高空目標識別、信息偵查、鎖定跟蹤成為可能。如何提升FPV識別跟蹤的精度？

AI大浪潮下，許多企業(yè)都在不斷借助AI來提升自己的行業(yè)競爭力，數據標注企業(yè)也不例外，傳統(tǒng)的人工標注效率不足的弊端困擾了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他們當然不會放過這個機會。針對這樣的需求，慧視光電利用AI模型訓練打造的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，就可以替代人工進行海量的圖像數據標注。相比于人工，SpeedDP具有多個優(yōu)勢?；垡昐peedDP的出現，將是數據標注企業(yè)降本增效的得力幫手，目前慧視SpeedDP開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，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。利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練AI識別算法。貴州專業(yè)AI智能提供商

SpeedDP是一個AI訓練平臺。云南AI智能視覺

AI的不斷應用發(fā)展使得傳統(tǒng)的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統(tǒng)的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發(fā)流程，通過從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數據集是由一系列的圖像和標注文件組成的，平臺支持多種開源數據格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練（分割任務*支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發(fā)功能。云南AI智能視覺