放心目標檢測廠家電話

傳統的人工標注需要一個人坐在電腦前，對每一張圖像進行分類然后打上標簽，動作反反復復，呈機械化，久而久之便會讓人產生厭倦。而AI自動化人工標注就不同，在進行完AI模型訓練后，AI就能夠自動輸出標注好的文件。這就是慧視光電推出的AI自動化圖像標注工具——SpeedDP深度學習算法開發平臺。平臺是一個針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。通過利用SpeedDP進行模型部署，利用深度學習的特性讓AI通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布然后實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。慧視光電開發的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產高性能CPU。放心目標檢測廠家電話

人工智能是利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。而深度學習是人工智能的子領域，其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然后實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。這一能力能夠很好地運用在圖像標注領域，取代傳統的人工標注，提升效率。圖像標注首先要進行目標檢測，通過給定一張圖像，讓計算機計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大小（目標框）。在AI的幫助下，計算機能夠快速地進行海量圖片的檢測篩選。基于這一需求，慧視光電推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺，作為一款針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能.湖南多目標檢測RV1126圖像處理板識別概率超過85%。

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。

工業4.0是當下工業發展的方向，其本質就是通過數據流動自動化技術，通過物聯網、AI、圖像處理等技術，給設備賦能，不僅能夠徹底改變了工廠的運營模式，使之能夠自動化流程，減少浪費并提高產品質量。在工業4.0的應用發展中，圖像處理具有極其重要的地位，它能幫助機器識別檢測周邊環境，并在AI算法的作用下，能夠對識別到的環境中的物體做出反應，這個過程可以完全達到無人化、自動化流程，節約成本。圖像處理技術在工廠自動化作業當中的應用很廣，從生產制造到檢測運輸，處處都有它的身影。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。

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。RK3588圖像處理板識別概率超過85%。湖南多目標檢測

智能圖像處理在智慧工地的應用。放心目標檢測廠家電話

給圖像打上標簽是很多行業如自動駕駛、AI周界安防、工業機器人等必須進行的工作。隨著AI的不斷發展，利用AI進行圖像標注成為這個行業的不錯選擇，通過大量的AI開發，對AI進行深度學習訓練，讓AI更聰明，進而使得計算機能夠更好地對圖像進行理解和處理。慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺，通過本地化服務器部署，提供安全的一站式AI數據標注服務。與類似工具不同的是，平臺更加大眾化，即便是AI零基礎的使用者，也能夠通過簡單的學習進行從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發，同時可以根據實力需求進行功能定制選擇。放心目標檢測廠家電話