多系统适配目标识别远程协助

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。再不影响效果的前提下，板卡更小、更高性能就越好。多系统适配目标识别远程协助

人工智能为各行各业带来了产业变化，如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言，人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱，包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注，这些加起来的成本不可预估，并且很关键的一点是，所有的投入不一定会达到预期的效果。基于这样的行业痛点，慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口，来满足不同用户业务场景的定制化需求。多系统适配目标识别远程协助慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板采用圆形外形设计，整体呈现高性能、轻量化，功耗在4W左右。

基于市场的紧迫需求，成都慧视光电技术有限公司推出了SpeedDP深度学习算法开发平台，该平台基于成都慧视光电技术有限公司多年的实际开发经验以及与众多客户沟通调研的成果，耗费两年时间，经过客户反复试用，不断根据反馈进行完善更新，形成了可以上市销售的重磅产品。SpeedDP深度学习算法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深度学习算法开发平台分为基础版和定制版，客户可以根据自己的实际需要，选择相应的版本。

智能配送机器人需要进行图像采集，并对图像进行深度分析识别，这样机器人才能在复杂的环境下完成任务。在机器人摄像头的基础上加装慧视RK3588图像处理板，就能通过先进的架构、工业级别的运算能力，对识别到的环境进行快速准确的分析，然后进行避障、行进等动作。采用智能机器人进行配送，能够有效提升随后一公里的配送效率，从而为客户带来更好地体验。

使用无人机进行快递配送是当下一个时兴的手段。无人机具备灵活、高效、便捷等优点。在无人机吊舱位置安装慧视微型双光吊舱，200多g的重量不会给无人机带来负担，却能给无人机对环境的识别带来极大便利，快递员只需要站在楼下，就能通过操控无人机精确识别楼层，进行配送，省去了挨家挨户上门的时间。 在进行远程打击时，无人机吊舱内的摄像头能够对目标进行识别，操控者能够找到想要打击的目标。

智能配送机器人需要进行图像采集，并对图像进行深度分析识别，这样机器人才能在复杂的环境下完成任务。在机器人摄像头的基础上加装慧视RK3588图像处理板，就能通过先进的架构、工业级别的运算能力，对识别到的环境进行快速准确的分析，然后进行避障、行进等动作。采用智能机器人进行配送，能够有效提升随后一公里的配送效率，从而为客户带来更好地体验。而使用无人机进行快递配送是当下一个时兴的手段。无人机具备灵活、高效、便捷等优点。在无人机吊舱位置安装慧视微型双光吊舱，200多g的重量不会给无人机带来负担，却能给无人机对环境的识别带来极大便利，快递员只需要站在楼下，就能通过操控无人机精确识别楼层，进行配送，省去了挨家挨户上门的时间。无人机吊舱内置图像处理板后目标识别的能力会更加突出。云南流畅目标识别工具

慧视Viztra-LE026图像跟踪板能够满足功耗低、高性能的需求。多系统适配目标识别远程协助

SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程，即数据标注-> 模型开发-> 应用部署。旨在快速直观的验证所开发的不同算法在移动端部署时的实际效果。测试平台目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪，主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。为了尽可能减小测试工具与实际移动端部署程序之间的差异同时简化测试工具的开发难度，在设计测试平台程序时采用了一些特殊方法。首先使用C和C++设计封装了不同子任务的可执行程序，并通过读取不同配置文件的方式实现不同的功能，然后使用python+streamlit+子程序设计了web服务程序，用户可通过浏览器访问特定网址来使用测试平台。多系统适配目标识别远程协助