隨著國內(nèi)相關(guān)行業(yè)市場(chǎng)對(duì)圖像處理板卡要求的日益提升，成都慧視光電技術(shù)有限公司推出了全國產(chǎn)化RV1126重要板。產(chǎn)品作為人工智能通用平臺(tái)，用于城管、銀行、邊海防、電力、無人機(jī)與機(jī)器人、車輛集成等領(lǐng)域，可快速對(duì)現(xiàn)有設(shè)備完成智能化升級(jí)。同時(shí)客戶可根據(jù)需求自己做適配的電源板、電氣接口等進(jìn)行二次開發(fā)。慧視光電全國產(chǎn)化RV1126重要板支持基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法（人、車以及特定目標(biāo)）、支持SDI高清/標(biāo)清視頻輸出、支持疊加OSD信息，重量只有5g，直徑只37mm，基本達(dá)到了尺寸的要求。成都RK3399智能處理板提供商。河南無源目標(biāo)檢測(cè)型號(hào)

傳統(tǒng)的人工標(biāo)注需要一個(gè)人坐在電腦前，對(duì)每一張圖像進(jìn)行分類然后打上標(biāo)簽，動(dòng)作反反復(fù)復(fù)，呈機(jī)械化，久而久之便會(huì)讓人產(chǎn)生厭倦。而AI自動(dòng)化人工標(biāo)注就不同，在進(jìn)行完AI模型訓(xùn)練后，AI就能夠自動(dòng)輸出標(biāo)注好的文件。這就是慧視光電推出的AI自動(dòng)化圖像標(biāo)注工具——SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)。平臺(tái)是一個(gè)針對(duì)AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。通過利用SpeedDP進(jìn)行模型部署，利用深度學(xué)習(xí)的特性讓AI通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表達(dá)以及數(shù)據(jù)分布然后實(shí)現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識(shí)別目標(biāo)的能力。海南網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)銷售廠家AI智能算法如何實(shí)現(xiàn)輔助駕駛？

人工智能(AI)是指利用計(jì)算機(jī)和機(jī)器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學(xué)習(xí)是人工智能的子領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表達(dá)以及數(shù)據(jù)分布然后實(shí)現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識(shí)別目標(biāo)的能力。通過海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，給定一張圖像，SpeedDP就能夠使用已訓(xùn)練好的模型進(jìn)行自動(dòng)化檢測(cè)并導(dǎo)出標(biāo)注文件，整個(gè)過程完成實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，能夠有效減少人力干預(yù)。如果需要輸出的圖像數(shù)量龐大，那么是完全能夠?qū)崿F(xiàn)24小時(shí)工作，對(duì)于項(xiàng)目時(shí)間緊迫的企業(yè)，能夠有效節(jié)約項(xiàng)目開發(fā)時(shí)間，進(jìn)而在總體上減少項(xiàng)目成本支出。

提到AI智能圖像算法，自然而然會(huì)想到人工智能。人工智能萌芽期可以追溯到十七世紀(jì)，當(dāng)時(shí)的巴斯卡和萊布尼茨萌生了智能機(jī)器的想法。到了十九世紀(jì)英國的數(shù)學(xué)家布爾和德國的摩爾根提出了思維定律可以稱為人工智能的開端。十九世紀(jì)二十年代，英國科學(xué)家巴貝奇設(shè)計(jì)的“計(jì)算機(jī)器”，被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)硬件，也就是人工智能硬件的前身。電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明，是人工智能稱為可能。因?yàn)橐粦?zhàn)、二戰(zhàn)原因，人工智能暫時(shí)處于了停滯期，到了20世紀(jì)60年代末，人工智能又迎來了新研究高潮，到了80年代90年代，人工智能進(jìn)入發(fā)展的快車道，到了二十一世紀(jì)，人工智能取得了長足的進(jìn)步，讓我們的生產(chǎn)、生活方式產(chǎn)生了巨大的變化。RK3588作為工業(yè)級(jí)圖像處理板能夠進(jìn)行大量的目標(biāo)識(shí)別信息處理。

人工智能的三個(gè)技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)：硬件平臺(tái)、軟件功能算法、底層算法異構(gòu)平臺(tái)。硬件平臺(tái)因?yàn)橐紊疃葘W(xué)習(xí)等大規(guī)模并行計(jì)算的需要，這就對(duì)AI芯片的CPU、GPU要求較高以做到更好的儲(chǔ)備數(shù)據(jù)、加速計(jì)算過程，在做好AI芯片選型后，只需要結(jié)合市場(chǎng)的需求做好電氣接口即可。軟件應(yīng)用算法隨著技術(shù)的積累，大部分廠家基本掌握了應(yīng)用層面的算能，提升空間短期內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)大的跳躍。底層軟件異構(gòu)平臺(tái)承載著硬件的選型、應(yīng)用軟件的算能，異構(gòu)平臺(tái)設(shè)計(jì)的優(yōu)劣直接影響著硬件的設(shè)計(jì)水平及算能的實(shí)現(xiàn)能力。目前很多廠商采取使用公用軟件平臺(tái)，快速的實(shí)現(xiàn)軟件功能，在AI芯片更新或者替換時(shí)，需要重新設(shè)計(jì)開發(fā)，消耗大量的人力、物力、時(shí)間。智能圖像處理方案提供商—慧視光電。遼寧什么目標(biāo)檢測(cè)型號(hào)

RK3399圖像處理板識(shí)別概率超過85%。河南無源目標(biāo)檢測(cè)型號(hào)

近年來，伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺的許多問題，如圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域都取得了巨大成功，與傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法相比，深度學(xué)習(xí)算法具有更好的表達(dá)能力、更高的準(zhǔn)確性，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模型架構(gòu)和學(xué)習(xí)過程上與人類認(rèn)識(shí)和感知世界的神經(jīng)系統(tǒng)類似。目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別現(xiàn)在是視覺方向熱門的研究課題，也一直是工業(yè)界重點(diǎn)研究的對(duì)象。近幾年，業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了各種各樣的檢測(cè)框架，不斷刷新各種性能指標(biāo)，然而受限于工業(yè)應(yīng)用的性能與成本要求，效率-精度平衡的檢測(cè)框架成為了優(yōu)先。團(tuán)隊(duì)在該方向進(jìn)行了一系列的優(yōu)化設(shè)計(jì)，創(chuàng)建了全新的移動(dòng)端實(shí)時(shí)檢測(cè)框架，與其他流行的檢測(cè)框架相比，該模型架構(gòu)在準(zhǔn)確性和延遲之間實(shí)現(xiàn)了更好的權(quán)衡，基于選用的硬件平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)良的移動(dòng)端實(shí)時(shí)物體檢測(cè)。河南無源目標(biāo)檢測(cè)型號(hào)