你是否也曾一個個的將圖像添加標簽進行分類，如此機械式的操作令你心煩？你們單位是否也曾為了不多不少的圖像分類標注而不得不增加一個崗位？你們也是否因圖像標注需求和數據安全不可兼得而苦惱？為了解決這一市場需求和困境，慧視光電研發了SpeedDP深度學習算法開發平臺，如今平臺已經實現移動端使用，可運行于Windows或Linux操作系統，可完成自動標注、AI算法開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，充分保證數據安全的基礎上，幫助使用者減少人力、物力消耗，節省開發時間。慧視RK3399PRO圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。江西智慧園區AI智能人臉識別

深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的，它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如，神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經過科學家大量的觀察與實驗，總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式，首先拿到互聯網上海量的數據，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。河南圖像識別AI智能安全帽識別慧視光電開發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU。

圖像視頻識別技術深入生活場景的背后,數據發揮著愈加重要的作用。我們都知道人工智能是通過大批量基于特定標注規則后學習的方法論。"數據標注"通過人工智能訓練師將像素、語音信號、文本內容等轉換為機器能理解,能看懂的數據內容,這樣機器才能習得識別處理。因此,數據標注工作自然也就成為將原始數據變成算法可用AI數據的關鍵步驟,是關乎整個AI產業的基礎,更是機器感知現實世界的源點。可以說得數據者,才得人工智能。高質量的AI數據對于圖像視頻識別技術的落地應用的價值毋庸置疑,高質量的AI數據將很大限度地提升圖像識別的效率。可以說,數據之于AI產業的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業落地的效率與穩定,進而推動新基建的落地,可見其意義之深遠。

SpeedDP是成都慧視光電技術有限公司打造的深度學習算法開發平臺，可運行于Windows或Linux操作系統，可完成自動標注、AI算法（目前支持目標檢測）開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，充分保證數據安全的基礎上，幫助客戶減少人力、物力消耗，節省開發時間。目前支持的主要任務功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括rk3399pro、rk3588等。對于一些有圖像標注的企業單位，SpeedDP能夠幫助進行快速的圖像標注，提升效率。RK3588圖像處理板識別概率超過85%。

人工智能為各行各業帶來了產業變革，如工業4.0、無人駕駛等領域。但是對于一般中小企業而言，人工智能的開發需要投入大量的時間和金錢，包括長時間反復的深度學習模型訓練、人才的培養、大量數據模型的采集標注，這些加起來的成本不可預估，并且很關鍵的一點是，所有的投入不一定會達到預期的效果。基于這樣的行業痛點，慧視SpeedDP深度學習算法開發平臺應運而生。通過提供豐富的算法參數設置接口，來滿足不同用戶業務場景的定制化需求。慧視RK3399圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。四川邊海防AI智能算法

用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。江西智慧園區AI智能人臉識別

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。江西智慧園區AI智能人臉識別