部署機器學習模型，也稱為模型部署，簡單來說就是將機器學習模型集成到現有的生產環境中，在該環境中，模型可以接受輸入并返回輸出。部署模型的目的是讓其他人（無論是用戶、管理人員還是其他系統）可以使用訓練有素的機器學習模型進行預測。模型部署與機器學習系統架構密切相關，機器學習系統架構是指系統內軟件組件的排列和交互，以實現預定義的目標。成都慧視推出的AI自動圖像標注軟件SpeedDP也是這樣，通過正確的模型部署后方能進行正確的AI模型訓練，讓AI更加智能。慧視RK3399圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。專業AI智能處理板

國內頭部數據采集標注服務商云測數據在圖像識別數據服務的實踐我們了解到,其訓練數據服務方案已經在眾多的圖像識別應用中落地,包含汽車、手機、工業、家居、金融、安防、新零售、地產等行業。以智能駕駛場景為例,通過數據采集服務,可對智能駕駛主流應用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數據標注服務方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應用場景的數據。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術的準確性,增強各大企業人工智能優勢的優勢,塑造企業核心數據壁壘。河南慧視光電AI智能圖像處理慧視光電開發的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產高性能CPU。

傳統攝像頭通過AI算法的賦能，可以對目標區域內的事物進行自動識別、檢測、跟蹤。例如，搭載于無人機的吊艙，在AI智能算法的加持下，就能鎖定跟蹤路面快速移動的汽車。AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術，作為一種計算機“視覺”科技，可以讓攝像頭當作人的“眼睛”，智能設備終端作為人的“大腦”，讓視頻監控系統具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發生的能力。通過大量的數據進行訓練，AI智能算法能夠不斷進步，從而更加符合使用者的期望。這種技術能夠廣泛應用于我們的各行各業。

垃圾分類是一門大學問，日常生活經驗不足的人往往分不清垃圾類別，這就對垃圾分類工作造成了極大地阻礙。此外，有的地方用人工對垃圾進行分揀，這無疑費時又費力，許多垃圾處理企業逐步采用機器進行分揀，但是傳統的分揀機器只具備簡單的拿放功能，并不能對垃圾進行細致的分類，又得進行二次回收工作，一來二去，成本不言而喻。倘若要告別傳統垃圾分揀的弊端，那么機器AI識別將是不錯的解決方案。AI目標識別是指攝像頭在特定算法的作用下，能夠對目標范圍的物體進行分類，例如瓶子、紙質物體屬于可回收物，就不應該和廚余垃圾放在一起，再比如瓶子屬于塑料類別，就不應該和紙質物品分在一類。在這類工作中，AI目標識別將極大地解放雙手，提升垃圾分揀回收的效率。慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。

例如在工廠庫房，它能夠大限度地提高供應鏈的效率，提高整體生產率。通過AI來分析和監控庫存，并根據收集客戶的購物習慣，從而提升服務體驗，增加市場競爭力。在自動駕駛領域，AI賦能的攝像頭能夠自動化識別監控周邊環境，判斷路面是否存在障礙物，從而在自動駕駛時精確避障。在人員密集的開放性場所，如車站、商城等，AI算法賦能的攝像頭能夠監控每一個人的行為舉止，當出現危險性行為時，AI監控就能立即識別并報警，減少危險行為的進一步傷害。在制造業領域，搭載AI算法的攝像頭能夠比人眼更加精確的判斷產品是否出現瑕疵，從而提升良品率。RV1126圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。河南慧視光電AI智能圖像處理

慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。專業AI智能處理板

傳統意義上的圖像跟蹤主要分為兩種，一種是通過在一定載體上安裝定位設備并結合無線傳輸設備對載體的實時位置進行定位或描繪出移動軌跡，這種跟蹤設備主要用于消防、戶外探險等領域；另一種跟蹤設備主要是指圖像跟蹤板，根據技術發展的過程，有基于DSP的圖像跟蹤板和基于AI芯片的圖像跟蹤板兩種，其原理是通過提前在圖像跟蹤板中裝入目標圖像，跟蹤板在視場內尋找類似的目標實時檢測，找到之后進行實時跟蹤。隨著AI芯片的大規模應用，以及客戶對跟蹤板性能要求的提升，傳統的基于DSP的圖像跟蹤技術已經難以達到應用的要求，很多總體單位對跟蹤設備提出了智能學習、多目標檢測、打了不管、更高的識別率等要求，基于AI的跟蹤設備得到了越來越廣泛的應用，例如各種空中偵查設備、抓捕設備、智能邊海防設備、船用光電設備、智能化彈等都需要各種各樣的智能圖像跟蹤設備進行匹配。專業AI智能處理板