云南高性能目标识别郑重承诺

人工智能(AI)是指利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域，深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。通过海量的数据训练，给定一张图像，SpeedDP就能够使用已训练好的模型进行自动化检测并导出标注文件，整个过程完成实现自动化，能够有效减少人力干预。如果需要输出的图像数量庞大，那么是完全能够实现24小时工作，对于项目时间紧迫的企业，能够有效节约项目开发时间，进而在总体上减少项目成本支出。Viztra-LE026图像处理板采用圆形外形设计，大小为38mm*12mm，整体重量控制在12g左右。云南高性能目标识别郑重承诺

在人工智能时代，图像标注不仅能够反哺AI的发展，还能进一步降低项目成本。传统的图像标注需要人工采用文本或者相应工具机械式的进行图像标签分配，例如谷歌就曾大量使用图像验证码，用户在进行验证码点击的时候也在进行图像人工标注。当然，每个人点击的数量有限，你可能还会觉得很有趣，但当这成为一种常态，成为一项工作的时候，就是极其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面为了解决这项必要且乏味工作带来的枯燥感，一方面提高图像分类标注的效率。AI图像标注开始进入图像分类标注的历史舞台，许多大公司都相继推出了自己的产品，但是高额的费用、地域的限制、数据安全等问题让许多中小企业甚至企事业单位望而却步。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台正在改变日常的图像标注的历史，平民化、性价比高的特点让你不再艳羡那些AI图像标注工具，真正走入“千万家”。北京省时省力目标识别情况板卡能够用于远程打击吗？

现在城市里面植被丰富，天气干燥时加上不少树林落叶、枯枝和枯草，在室外烧纸、点火或乱扔烟头，就会容易引起火灾。国家明令禁止在公共场所吸烟，因此除了法律的约束，更加便捷的手段应该予以应用来弥补人力监管的不足。在火星识别领域，慧视光电开发的RV1126图像处理板，凭借小巧精悍的性能，优异的识别能力，具有重要作用。通过在传统监控、摄像头等设备中内置RV1126图像处理板，板卡将自带目标识别算法，能够对微小火星起到精确识别的功能，一旦目标区域出现火星，就能立刻向监管人员发出警报。反应时间越快，就越能杜绝火灾的发生，而快速响应的火星识别技术就是人力监管的得力帮手。

在周界安防领域，传统的摄像头有画无声并不具备报警功能。慧视AI图像处理板能够赋能监控进行AI识别，当出现可疑人物有翻越等入侵行为时，监控能够立即锁定跟踪目标人物，并向安保室发出警报，安保室人员能够通过监控的AI跟踪锁定找到可疑人员的移动轨迹，便于纠察。此外，针对于夜间监控的不足，慧视双光吊舱识别装置能够实现昼夜成像，白天通过可见光实现区域的监控画面，在夜晚通过红外实现道路或者目标区域的画面成像，使得一些光线较差的区域也能实现清晰成像，避免被可疑人员钻空。这样就能在小区出入口、室外路口、周界、园区活动空间、地下室以及高空抛物防控等重要区域，通过智能监控联动，实现小区全天候、24小时可视化报警监控。通过及时预警通知，规避安全风险，实现小区的安全管理。图像处理板的性能决定了目标识别的速度和精度。

基于市场的紧迫需求，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，该平台基于成都慧视光电技术有限公司多年的实际开发经验以及与众多客户沟通调研的成果，耗费两年时间，经过客户反复试用，不断根据反馈进行完善更新，形成了可以上市销售的重磅产品。SpeedDP深度学习算法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分为基础版和定制版，客户可以根据自己的实际需要，选择相应的版本。在摄像头中植入目标识别算法和图像处理板，就能分辨人和动物。上海如何目标识别型号

刷脸付款能够成功是因为摄像头具备目标识别能力。云南高性能目标识别郑重承诺

火爆的杭州机器人加油站。当你在指定位置停好车解锁油箱盖，机器人可以自己打开油箱盖，为汽车插上油枪加油，整个过程一气呵成。要想实现这些功能，需要给机器人装上智能摄像头，这个摄像头不是普通的摄像头，它内置图像处理板，搭载了具备目标识别检测的AI算法，在算法的作用下，机器人就能够精确识别加油口，进而操控机械手臂进行整个加油的动作。在市面上众多图像处理板中，慧视光电开发的Viztra-ME025图像处理板凭借优异的性能能够脱颖而出。板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3399Pro，具备4核处理器，主频高达1.8Ghz，总体算力高达3.0TOPS。在图像处理板和慧视自研AI算法的共同作用下，机器人的识别精率能够可达90%。并且通过不断的AI训练，能够加深AI对整个动作以及不同车型不同油箱盖的学习，保持并提升整个加油过程的效率。云南高性能目标识别郑重承诺