傳統(tǒng)的人工標(biāo)注需要一個人坐在電腦前，對每一張圖像進(jìn)行分類然后打上標(biāo)簽，動作反反復(fù)復(fù)，呈機(jī)械化，久而久之便會讓人產(chǎn)生厭倦。而AI自動化人工標(biāo)注就不同，在進(jìn)行完AI模型訓(xùn)練后，AI就能夠自動輸出標(biāo)注好的文件。這就是慧視光電推出的AI自動化圖像標(biāo)注工具——SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺。平臺是一個針對AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。通過利用SpeedDP進(jìn)行模型部署，利用深度學(xué)習(xí)的特性讓AI通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表達(dá)以及數(shù)據(jù)分布然后實(shí)現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識別目標(biāo)的能力。慧視光電開發(fā)的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。放心目標(biāo)檢測廠家電話

人工智能是利用計算機(jī)和機(jī)器模仿人類思維來解決問題或制定決策。而深度學(xué)習(xí)是人工智能的子領(lǐng)域，其算法模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表達(dá)以及數(shù)據(jù)分布然后實(shí)現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識別目標(biāo)的能力。這一能力能夠很好地運(yùn)用在圖像標(biāo)注領(lǐng)域，取代傳統(tǒng)的人工標(biāo)注，提升效率。圖像標(biāo)注首先要進(jìn)行目標(biāo)檢測，通過給定一張圖像，讓計算機(jī)計算出該圖像中感興趣的目標(biāo)物體的類別與位置大?。繕?biāo)框）。在AI的幫助下，計算機(jī)能夠快速地進(jìn)行海量圖片的檢測篩選?；谶@一需求，慧視光電推出了SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺，作為一款針對AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能.湖南多目標(biāo)檢測RV1126圖像處理板識別概率超過85%。

在搭載慧視自研的目標(biāo)跟蹤檢測算法后，能夠完全釋放性能，滿足各行業(yè)的高性能需求。在執(zhí)行目標(biāo)檢測跟蹤任務(wù)時，可見光通道圖像處理能力在1920×1080分辨率不低于30Hz，紅外通道圖像處理能力在640×512分辨率不低于50Hz。另外，圖像跟蹤模塊在對目標(biāo)尺寸不小于3×3像素、目標(biāo)對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復(fù)勻速直線運(yùn)動的模擬目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運(yùn)動的模擬目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時，其跟蹤速度應(yīng)不小于1.5周/s。

工業(yè)4.0是當(dāng)下工業(yè)發(fā)展的方向，其本質(zhì)就是通過數(shù)據(jù)流動自動化技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)、AI、圖像處理等技術(shù)，給設(shè)備賦能，不僅能夠徹底改變了工廠的運(yùn)營模式，使之能夠自動化流程，減少浪費(fèi)并提高產(chǎn)品質(zhì)量。在工業(yè)4.0的應(yīng)用發(fā)展中，圖像處理具有極其重要的地位，它能幫助機(jī)器識別檢測周邊環(huán)境，并在AI算法的作用下，能夠?qū)ψR別到的環(huán)境中的物體做出反應(yīng)，這個過程可以完全達(dá)到無人化、自動化流程，節(jié)約成本。圖像處理技術(shù)在工廠自動化作業(yè)當(dāng)中的應(yīng)用很廣，從生產(chǎn)制造到檢測運(yùn)輸，處處都有它的身影。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。

隨著人工智能的興起，AI工程師特別是基于圖像的算法工程師日益成為炙手可熱的香餑餑，特別在一些行業(yè)市場例如工業(yè)領(lǐng)域、軍、工領(lǐng)域等行業(yè)領(lǐng)域，需要根據(jù)具體場景對檢測識別算法進(jìn)行不斷地優(yōu)化完善，已達(dá)到更高的準(zhǔn)確率。在這個工作的過程中，對特定目標(biāo)的數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗(yàn)證、到嵌入式平臺的模型部署是中間重要的工作，拋開人員費(fèi)用不管，這將需要耗費(fèi)大量的時間，是否有一款集成的工具，可以節(jié)約圖像算法工程師的時間，提升算法迭代的效率，一直是圖像算法工程師的迫切需求。雖然市場上也有一些零散的工具，甚至一些單位自己也開發(fā)了一些相關(guān)的工具，但是因?yàn)榧啥鹊停瑢?dǎo)致使用起來始終不是那么順暢。RK3588圖像處理板識別概率超過85%。湖南多目標(biāo)檢測

智能圖像處理在智慧工地的應(yīng)用。放心目標(biāo)檢測廠家電話

給圖像打上標(biāo)簽是很多行業(yè)如自動駕駛、AI周界安防、工業(yè)機(jī)器人等必須進(jìn)行的工作。隨著AI的不斷發(fā)展，利用AI進(jìn)行圖像標(biāo)注成為這個行業(yè)的不錯選擇，通過大量的AI開發(fā)，對AI進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，讓AI更聰明，進(jìn)而使得計算機(jī)能夠更好地對圖像進(jìn)行理解和處理?；垡暪怆娡瞥龅腟peedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺，通過本地化服務(wù)器部署，提供安全的一站式AI數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)。與類似工具不同的是，平臺更加大眾化，即便是AI零基礎(chǔ)的使用者，也能夠通過簡單的學(xué)習(xí)進(jìn)行從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)，同時可以根據(jù)實(shí)力需求進(jìn)行功能定制選擇。放心目標(biāo)檢測廠家電話