機器視覺具有定位、識別、測量與檢測四大功能，在工業領域中，機器視覺可以快速、準確地獲取大量信息，并且易于自動處理，因此在質量檢測方面有著廣泛應用。而AI圖像處理板只是實現這些功能的關鍵傳感器。目前，國內的機器視覺領域已經形成了龐大的產業鏈，從以鏡頭、工業相機、圖像捕捉與處理系統等軟硬件研發制造組成的上游環節，到智能化機器視覺集成組裝為主的中游環節，都非常成熟。AI的不斷發展，為機器視覺不斷拓展應用場景，而慧視AI圖像處理板的高性能正好成為該領域的融洽解決方案，相信在不遠的將來，會有越來越多的行業知道AI圖像處理板將為他們帶來巨大的便利。慧視AI算法是無人設備的“眼睛”。陜西開放AI智能科技

OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣，在算法設計上也注重目標區域的檢測以及特征的分類，這里目標區域的檢測采用的是和圖像區域分類定位的方式實現的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當然解決的問題也越來越細化，比如候選區精度、比如小尺度檢測等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現實應用。2023 年 1 月，目標檢測經典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一經發布就受到了業界的廣關注，成為了這幾天業界的流量擔當。陜西開放AI智能科技用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。

在智慧農業領域，當無人機掛載吊艙飛行時，攝像頭就能自動獲取作物狀態，并加以分析輸出相應數據，能夠讓管理者更好地了解整體狀況。在交通領域，將AI算法賦能路邊的攝像頭，能夠實現人流量、車流量的智能統計，為交通管理部門提供詳細的車流數據，從而為出臺緩解交通壓力的措施提供數據支撐。AI算法使用大量的訓練數據集來不斷提升自身的識別能力。即使是十分復雜的照片、特征、特征或物體，也可以使用機器學習算法或邏輯來找到。

傳統意義上的圖像跟蹤主要分為兩種，一種是通過在一定載體上安裝定位設備并結合無線傳輸設備對載體的實時位置進行定位或描繪出移動軌跡，這種跟蹤設備主要用于消防、戶外探險等領域；另一種跟蹤設備主要是指圖像跟蹤板，根據技術發展的過程，有基于DSP的圖像跟蹤板和基于AI芯片的圖像跟蹤板兩種，其原理是通過提前在圖像跟蹤板中裝入目標圖像，跟蹤板在視場內尋找類似的目標實時檢測，找到之后進行實時跟蹤。隨著AI芯片的大規模應用，以及客戶對跟蹤板性能要求的提升，傳統的基于DSP的圖像跟蹤技術已經難以達到應用的要求，很多總體單位對跟蹤設備提出了智能學習、多目標檢測、打了不管、更高的識別率等要求，基于AI的跟蹤設備得到了越來越廣泛的應用，例如各種空中偵查設備、抓捕設備、智能邊海防設備、船用光電設備、智能化彈等都需要各種各樣的智能圖像跟蹤設備進行匹配。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。

目標檢測（Object Detection）的任務是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的類別和位置，是計算機視覺領域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態，加上成像時光照、遮擋等因素的干擾，目標檢測一直是計算機視覺領域相當有有挑戰性的問題。隨著深度學習的不斷發展，目標檢測的應用愈加廣，現已被應用于農業、交通和醫學等眾多領域。與基于特征的傳統手工方法相比，基于深度學習的目標檢測方法可以學習低級和高級圖像特征，有更好的檢測精度和泛化能力人工智能和機器學習為建筑行業轉型提供了巨大潛力。陜西開放AI智能科技

慧視RV1126圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。陜西開放AI智能科技

SpeedDP有4+3的功能組合，為不同需求的客戶提供定制化服務。項目配置：含任務屬性（當前支持目標檢測）、算法模型（當前支持YOLO-X）、項目參數等；模型訓練：支持模型參數配置、訓練過程可視化等；模型評估：支持評價體系（如：AP）、結果統計等；數據測試：支持數據（圖像、視頻）的實時加載測試，輸出OSD疊加后的測試結果；自動標注：基于導入數據集快速生成標注結果，支持標注工具（LabelImg）讀取和調整；（可選）模型部署：支持PC端、嵌入式端（瑞芯微平臺，RKNN/RKNN2）兩種部署方式；（可選）Web服務：支持快速搭建Web服務，用于團隊內部或對外進行快捷訪問和申請服務；（可選）陜西開放AI智能科技