国产化目标识别自主可控

传统的人工标注需要一个人坐在电脑前，对每一张图像进行分类然后打上标签，动作反反复复，呈机械化，久而久之便会让人产生厌倦。而AI自动化人工标注就不同，在进行完AI模型训练后，AI就能够自动输出标注好的文件。这就是慧视光电推出的AI自动化图像标注工具——SpeedDP深度学习算法开发平台。平台是一个针对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。通过利用SpeedDP进行模型部署，利用深度学习的特性让AI通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。Viztra-LE026在进行定制开发时，有效精简了设计。国产化目标识别自主可控

每次训练产生的数据会形成数据集，在数据集测试评估界面，使用带标注的数据集计算一些关键性能指标从而对训练结果进行评估，慧视SpeedDP开发平台采用了目标检测领域常用的AP50、mAP50-95以及准确率和召回率对模型进行整体性评价。点击“运行评估”开始模型评估并实时显示评估记录，点击“停止评估”可停止当前的评估。完成评估后会弹出”召回率和准确率曲线“这样用户能够更加直观的了解模型训练的效果，从而能够更清楚后续的迭代优化方向。云南国产化目标识别控制软件摄像头内部搭载了图像处理板，这些板卡具备目标识别跟踪的能力。

小区是社区的基本生活单元，如何守护这片净土是社会各界迫切需要解决的问题。小区安防主要以防火防盗为主，在以前，小区的防火防盗系统全靠物业保安的不间断巡逻，这一模式暴露出覆盖面、时效性不足等诸多问题。随着智慧城市建设的深入，运用各种科技设备将小区进行智慧化赋能，从而辅助防火防盗报警，物防模式相对于人防在覆盖面和监控时间有着优势。慧视光电开发的AI智能图像处理板通过定制算法的加持，能够在小区传统监控摄像头的基础上实现智慧小区的建设，能够实现门禁系统、火灾监测、周界安防、昼夜可视化小区监控等措施。

火爆的杭州机器人加油站。当你在指定位置停好车解锁油箱盖，机器人可以自己打开油箱盖，为汽车插上油枪加油，整个过程一气呵成。要想实现这些功能，需要给机器人装上智能摄像头，这个摄像头不是普通的摄像头，它内置图像处理板，搭载了具备目标识别检测的AI算法，在算法的作用下，机器人就能够精确识别加油口，进而操控机械手臂进行整个加油的动作。在市面上众多图像处理板中，慧视光电开发的Viztra-ME025图像处理板凭借优异的性能能够脱颖而出。板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3399Pro，具备4核处理器，主频高达1.8Ghz，总体算力高达3.0TOPS。在图像处理板和慧视自研AI算法的共同作用下，机器人的识别精率能够可达90%。并且通过不断的AI训练，能够加深AI对整个动作以及不同车型不同油箱盖的学习，保持并提升整个加油过程的效率。慧视图像处理板能够实现精确的目标识别。

如今，无人机在我们生活中的应用越来越广。例如无人机巡检安防领域，无人机能够到达人无法触及的一些角度，能够很大程度上扩大安防检查的覆盖面。在工地、电力、化工等行业，晚上巡检是必不可少的环节，并且晚上巡检还能发现白天无法看到的一些问题，在白天，一般的相机效果很好，能够看到非常清晰的监控画面，但是到了晚上，就心有余而力不足。这是因为以前大多数相机都是可见光相机，在晚上光源不佳时，就会出现成像模糊、漆黑。这种解决办法是采用红外热像仪传感器，即使在漆黑的夜晚，通过红外成像也能展现出清晰的画面。在需要目标识别检测的行业当中，图像处理板一直是识别设备当中的一个不错的选择。海南目标识别

传统的基于DSP的图像跟踪设备已经难以达到应用的要求。国产化目标识别自主可控

给图像打上标签是很多行业如自动驾驶、AI周界安防、工业机器人等必须进行的工作。随着AI的不断发展，利用AI进行图像标注成为这个行业的不错选择，通过大量的AI开发，对AI进行深度学习训练，让AI更聪明，进而使得计算机能够更好地对图像进行理解和处理。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台，通过本地化服务器部署，提供安全的一站式AI数据标注服务。与类似工具不同的是，平台更加大众化，即便是AI零基础的使用者，也能够通过简单的学习进行从数据标注、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，同时可以根据实力需求进行功能定制选择。国产化目标识别自主可控