贵州智慧城市AI智能高效处理

基于以上强烈的市场需求，成都慧视光电技术有限公司推出了SpeedDP深度学习算法开发平台，该平台是一款专门针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP深度学习算法开发平台提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。此外，慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署，数据敏感或对数据有保密需求的用户再也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要提供目标检测算法的开发功能，不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。RK3588图像处理板识别概率超过85%。贵州智慧城市AI智能高效处理

目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的主要问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域相当有有挑战性的问题。随着深度学习的不断发展，目标检测的应用愈加广，现已被应用于农业、交通和医学等众多领域。与基于特征的传统手工方法相比，基于深度学习的目标检测方法可以学习低级和高级图像特征，有更好的检测精度和泛化能力河北电力运维AI智能明火识别Viztra-LE034图像处理板识别概率超过85%。

SpeedDP是成都慧视光电技术有限公司打造的深度学习算法开发平台，可运行于Windows或Linux操作系统，可完成自动标注、AI算法（目前支持目标检测）开发（项目配置、训练、评估、测试）、模型部署等相关功能，充分保证数据安全的基础上，帮助客户减少人力、物力消耗，节省开发时间。目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪，主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。对于一些有图像标注的企业单位，SpeedDP能够帮助进行快速的图像标注，提升效率。

在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。然后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。Viztra-LE034图像跟踪板支持AI智能识别目标（人、车）。

垃圾分类是一门大学问，日常生活经验不足的人往往分不清垃圾类别，这就对垃圾分类工作造成了极大地阻碍。此外，有的地方用人工对垃圾进行分拣，这无疑费时又费力，许多垃圾处理企业逐步采用机器进行分拣，但是传统的分拣机器只具备简单的拿放功能，并不能对垃圾进行细致的分类，又得进行二次回收工作，一来二去，成本不言而喻。倘若要告别传统垃圾分拣的弊端，那么机器AI识别将是不错的解决方案。AI目标识别是指摄像头在特定算法的作用下，能够对目标范围的物体进行分类，例如瓶子、纸质物体属于可回收物，就不应该和厨余垃圾放在一起，再比如瓶子属于塑料类别，就不应该和纸质物品分在一类。在这类工作中，AI目标识别将极大地解放双手，提升垃圾分拣回收的效率。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。河北电力运维AI智能明火识别

RK3588作为慧视光电开发的全国产化工业级板卡，具备高性能、高精度的优点。贵州智慧城市AI智能高效处理

慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用标准的AI开发流程，即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块：数据集管理：采集并制作用于训练和测试的数据集；项目配置：根据项目的实际情况，对调整相关配置参数进行定制化开发；模型训练：完成训练参数配置，开始模型训练并监控训练过程，损失精度。可接受时，暂停训练；模型测试：使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估；模型部署：模型测试结果达到预期，进行模型转化和部署。慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要针对一些数据需要保密、同时又有AI算法开发能力的单位、AI算法软件公司等，缩短算法的开发、优化、部署周期，同时减少人员的消耗，达到降本增效的目的。贵州智慧城市AI智能高效处理