SpeedDP深度學習算法開發平臺能夠通過大量的AI訓練后，進行一鍵式AI圖像標注，即便是零基礎的AI使用者，也能夠輕松便捷的進行數據標注、模型訓練、測試驗證和RockChip嵌入式硬件平臺模型部署等可視化AI開發功能。針對于適用行業以及場景的豐富，慧視能夠提供豐富的算法參數設置接口，來滿足多元化的市場需求。SpeedDP整個AI開發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，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。慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持目標檢測識別目標（人、車）。內蒙古無源目標檢測

圖像標注是一項繁瑣的工作，它將耗費工作人員大量的時間精力，長時間的重復動作，也使得工作人員變得倦怠。隨著AI技術的不斷進步，使用AI來對目標進行分類然后識別，是行業大趨勢。這種方式不僅高效，還能節約成本，是企業降本增效的不錯選擇。SpeedDP是一個針對于0基礎從業人員的AI深度學習算法開發平臺，它能幫助使用者實現一鍵式的目標識別、標注，完全解放雙手，提升效率。并且本地化的部署方式，能夠有效保障企業的各種數據安全。福建目標檢測多少錢慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。

隨著人工智能的興起，AI工程師特別是基于圖像的算法工程師日益成為炙手可熱的香餑餑，特別在一些行業市場例如工業領域、軍、工領域等行業領域，需要根據具體場景對檢測識別算法進行不斷地優化完善，已達到更高的準確率。在這個工作的過程中，對特定目標的數據標注、模型訓練、測試驗證、到嵌入式平臺的模型部署是中間重要的工作，拋開人員費用不管，這將需要耗費大量的時間，是否有一款集成的工具，可以節約圖像算法工程師的時間，提升算法迭代的效率，一直是圖像算法工程師的迫切需求。雖然市場上也有一些零散的工具，甚至一些單位自己也開發了一些相關的工具，但是因為集成度低，導致使用起來始終不是那么順暢。

慧視SpeedDP開發平臺采用標準的AI開發流程，即需求分析->數據采集標注->模型訓練->測試驗證->模型部署。實際操作部分可分為如下五個模塊：1.數據集管理：采集并制作用于訓練和測試的數據集；2.項目配置：根據項目的實際情況，對調整相關配置參數進行定制化開發；3.模型訓練：完成訓練參數配置，開始模型訓練并監控訓練過程，損失精度，可接受時，暫停訓練；4.模型測試：使用數據集或實際業務場景圖像視頻數據進行模型評估；5.模型部署：模型測試結果達到預期，進行模型轉化和部署。智能化圖像處理，自動化圖像處理技術。

在搭載慧視自研的目標跟蹤檢測算法后，能夠完全釋放性能，滿足各行業的高性能需求。在執行目標檢測跟蹤任務時，可見光通道圖像處理能力在1920×1080分辨率不低于30Hz，紅外通道圖像處理能力在640×512分辨率不低于50Hz。另外，圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。慧視AI圖像處理板是高精度識別的板卡。浙江多系統適配目標檢測

慧視RK3399PRO圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。內蒙古無源目標檢測

在智慧門禁領域，為了安全，可以采用人臉識別模式。一方面在小區大門出設置門禁，只有小區住戶通過人臉識別方能打開大門，另一方面在單元樓入口設置人臉識別，只有此單元的居民方能自主進入。慧視AI圖像處理板通過給攝像頭賦能，算法通過對小區、單元樓住戶的人臉數據的學習，就能夠快速識別進入的人是否為該小區或者該單元樓的住戶。在火災監測領域，慧視AI圖像處理板能夠替代傳統的煙感探測器，定制的火星監測算法能夠實時對目標區域的火星進行監測識別，即便是微小火星也可以實現及時報警。內蒙古無源目標檢測