傳統的標注模式需要你對著目標不斷拉框，反復機械的動作做多了就變得“麻木”，影響效率還使人煩惱。而SpeedDP的出現，可以有效的提升標注效率。它能夠幫助使用者快速進行人、車、船等數據集的一鍵標注。SpeedDP依靠YOLO系列算法來檢測模型，實現“一鍵標注”和“目標檢測”，并且還提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。作為一個深度學習AI開發平臺，SpeedDP采用常用的AI算法開發基本流程，該過程包含從需求分析、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。針對不同的數據集和算法參數設置，慧視SpeedDP開發平臺采用項目配置的方式來對不同的業務需求進行管理。 高性能的圖像識別處理板RV1126。山東人臉識別圖像識別模塊

利用無人機實現智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。重慶視頻圖像識別模塊產品如何選擇合適的圖像處理板性能？

AI的不斷應用發展使得傳統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。

慧視SpeedDP開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能，不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。平臺自應用以來，成功迭代了三個版本，目前已經完全支撐YOLO系列算法的目標檢測識別，包括YOLOv8的分割算法。用戶可以通過大量的模型訓練實現自己想要的類型的目標檢測標注。但是這都是基于瑞芯微平臺，就出現了大量受限。隨著華為海思芯片重新進入“舞臺”，許多企業也是開始選擇海思芯片作為項目開發的主芯片，為了應對這樣的市場需求，慧視算法工程師也正式實現對SpeedDP在海思平臺的部署應用。為使用者提供AI自動標注的服務。分別是利用RV1126開發而成的Viztra-LE026圖像處理板；

我國西部地區地形復雜、天氣多變，許多電網架設在高山流水之間，給電網的巡檢維護造成了不小的困難。于是，不同于傳統人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應用。這種方式采用無人機加智能化機器人，其中無人機承擔巡檢工作，而智能化機器人進行維護，兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙，吊艙內置圖像識別傳感器，工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式，找出問題所在。無人機機動性靈活性十足，能夠便捷去到許多人工難以到達的區域，巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業，效率成倍提升。如何提升目標識別的精度？RV1126主板圖像識別模塊算法定制

成都慧視可以定制CVBS接口的RK3588圖像處理板。山東人臉識別圖像識別模塊

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發展，這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布來實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。目前，有許多功能性AI工具可以幫助我們進行圖像標注，有的是純手動拉框，有的則可以幫助我們進行自動標注。山東人臉識別圖像識別模塊