長時間一直進行這樣的圖像標注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，形成一個可用的預(yù)選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓(xùn)練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數(shù)據(jù)集（未進行任何標注）進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。FPV目標識別用慧視開發(fā)的RK3399Pro圖像處理板。廣西安全目標識別辦公平臺

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)自20世紀末提出以來，已經(jīng)從簡單的設(shè)備連接發(fā)展到復(fù)雜的智能系統(tǒng)。通過傳感器、執(zhí)行器和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)對物理世界的實時監(jiān)控和控制。目前，物聯(lián)網(wǎng)已廣泛應(yīng)用于智能家居、工業(yè)自動化、智慧城市、健康醫(yī)療等多個領(lǐng)域。隨著5G、邊緣計算等技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)的連接能力、數(shù)據(jù)處理速度和智能化水平不斷提升。人工智能作為模擬和擴展人類智能的科學(xué)，已經(jīng)從理論研究走向了實際應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等技術(shù)的發(fā)展，使得機器能夠執(zhí)行圖像識別、語言翻譯、數(shù)據(jù)分析等復(fù)雜任務(wù)。人工智能的應(yīng)用已經(jīng)滲透到醫(yī)療、金融、教育、交通等多個行業(yè)，極大地提高了生產(chǎn)效率和生活質(zhì)量。山西網(wǎng)絡(luò)目標識別聯(lián)系方式FPV目標識別用慧視開發(fā)的RV1126圖像處理板。

目標識別算法是一種深度學(xué)習(xí)算法，其聰明程度需要我們不斷訓(xùn)練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學(xué)習(xí)AI算法訓(xùn)練開發(fā)平臺，他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓(xùn)練一個算法模型，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標注，以此反復(fù)，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時間。

成都慧視推出的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP，它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證，進行快速的針對大量數(shù)據(jù)的AI自動標注，然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中，通過對原始算法的模型訓(xùn)練，能夠不斷評估算法的能力，然后對新的打擊數(shù)據(jù)集目標進行AI自動標注，讓算法在學(xué)習(xí)中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應(yīng)用，能夠極大減少整個測試驗證所需時間，減少人力成本支出，減少項目開發(fā)周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領(lǐng)域。慧視光電開發(fā)的圖像處理板可以用于目標識別。

SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓(xùn)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(fā)功能。平臺支持本地化服務(wù)器部署，高校、特殊單位等數(shù)據(jù)敏感的用戶無需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓(xùn)練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的數(shù)據(jù)標注，這不僅將節(jié)約大量的數(shù)據(jù)標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。弱小目標檢測識別可以用慧視光電開發(fā)的小目標識別算法。廣西安全目標識別辦公平臺

慧視光電的識別板卡定制快。廣西安全目標識別辦公平臺

多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規(guī)則復(fù)雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標注框等方法相比，多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態(tài)，通過大量的多邊形標注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標注方法中，標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復(fù)雜程度，相較于矩形框標注更加費時費力，如果遇到大量待標注目標，則極大地影響工作效率。廣西安全目標識別辦公平臺