AI的不斷應用發展使得傳統的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發流程，通過從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。哪家公司能夠快速集成開發高性能的RK3588圖像處理板？安徽智慧交通圖像識別模塊目標檢測

通過在攝像頭的基礎上集成具備圖像識別的AI圖像處理板、AI算法以及大數據分析技術，就能夠搭建一套簡易但功能強大的AI質檢系統。首先是針對于生產機器，利用無人機搭載帶有質檢系統的攝像頭對機器各個部位進行“體檢”，無人機的優勢是機動靈活，省去了人工爬上爬下的冗雜時間，并且能夠針對某個點位進行變倍放大，強于人眼的觀察能力。其次是對于生產出的織布而言，AI質檢系統能夠高效精準地檢測這些產品的瑕疵缺陷、色差等問題，系統的優勢是能夠實現全天候的巡查檢測，對于24小時自動化生產作業的紡織廠來說，將是保障生產效率的一大利器。遼寧機載吊艙圖像識別模塊專業團隊成都慧視利用RK3588芯片打造了一個高性能的Viztra-HE030圖像處理板。

無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設備后，達到了實現智能識別的硬件條件，但是傳統的攝像頭只能獲取圖像，并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法主要還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理，然后AI進行智能提取和分析圖像，再和訓練模型進行快速比對，從而在無人機快速飛行的過程中做到實時目標識別。首先，要想實現目標識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能，就能夠對目標區域的物體進行AI識別分析，從而做出判斷。由于無人機作業的環境復雜，因此對于圖像處理板的要求需要進一步提升。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，采用了工業級芯片RK3588，采用先進架構，8核（4大4小）處理，算力能夠達到6.0TOPS。同時，慧視光電能夠根據需求環境定制豐富的輸出接口。

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。慧視光電開發的RK3588圖像處理板能夠選擇哪些接口？

新疆地緣遼闊、日照豐富，因此是我國光伏儲能發達的區域之一。為了保障光伏基地的正常運作，周期性的巡檢必不可少，傳統模式下需要人工一步一個腳印走出來，隨著現在無人機的廣落地應用，這種大面積大范圍的巡檢也迎來了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會有一個鐵塔，這些“駐塔式”機巢就是無人機的“巢穴”，無人機從這里起飛，進行巡邏，再回到這里進行充電，循環往復。得益于智慧化的建設，這些巡檢無人機有自主巡飛、自動巡檢的能力，可完成以機巢為中心5公里范圍內的輸配電線路和變電設備網格化巡檢任務。成都慧視共開發有三款圖像處理板。山西機載吊艙圖像識別模塊定制方案

慧視光電能夠深度定制RK339pro系列的目標識別模塊。安徽智慧交通圖像識別模塊目標檢測

隨著生活品質的提升，現在無論是企業還是個人都對智能化的需求有所提升，這就對于攝像頭提出了新的要求。現在市面上的傳統攝像頭都只具備記錄功能，受限于鏡頭的視野范圍，就算可以轉動也必須是手動操作，尚不能實現自動化。但在智慧安防等領域，如果攝像頭能夠實現自動化轉動，那將進一步提升安防水準。自動轉動并不是目的，它的深層需求是需要對視野目標進行鎖定跟蹤，從而操控鏡頭轉動。這就需要攝像頭智能化。攝像頭需求識別出現在鏡頭的物體。安徽智慧交通圖像識別模塊目標檢測