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，開發了一個深度學習算法開發平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓練一定階段后，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據集（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據集的手動拉框工作，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的RK3399Pro圖像處理板。廣西安全目標識別辦公平臺

物聯網技術自20世紀末提出以來，已經從簡單的設備連接發展到復雜的智能系統。通過傳感器、執行器和網絡通信技術，物聯網能夠實現對物理世界的實時監控和控制。目前，物聯網已廣泛應用于智能家居、工業自動化、智慧城市、健康醫療等多個領域。隨著5G、邊緣計算等技術的發展，物聯網的連接能力、數據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，已經從理論研究走向了實際應用。深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術的發展，使得機器能夠執行圖像識別、語言翻譯、數據分析等復雜任務。人工智能的應用已經滲透到醫療、金融、教育、交通等多個行業，極大地提高了生產效率和生活質量。山西網絡目標識別聯系方式FPV目標識別用慧視開發的RV1126圖像處理板。

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，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的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。

成都慧視推出的深度學習算法開發平臺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據的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練，能夠不斷評估算法的能力，然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注，讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用，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域。慧視光電開發的圖像處理板可以用于目標識別。

SpeedDP的出現則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺，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。平臺支持本地化服務器部署，高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓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據標注，這不僅將節約大量的數據標注時間，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則復雜的物體，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，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