成都慧視光電技術(shù)有限公司開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，利用國產(chǎn)化高性能芯片RK3588開發(fā)而成，它能夠?qū)崿F(xiàn)6.0TOPS的算力，能夠輕松應(yīng)對糧庫內(nèi)部復(fù)雜的環(huán)境，成都慧視可以根據(jù)客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制，實現(xiàn)快速的AI害蟲識別。在算法方面，可以使用自己的算法，我司還可以根據(jù)需求定制提供算法性能訓(xùn)練提升工具SpeedDP，平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓(xùn)練，提升自身算法精度，進而提升攝像頭害蟲識別精度。SpeedDP能夠減少機械式的圖像標注工作。天津自主可控圖像標注產(chǎn)品

近年來，人們越來越認識到深入理解機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的必要性。不過，鑒于檢測大型數(shù)據(jù)集往往需要耗費大量人力物力，它在計算機視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，尚有待進一步開發(fā)。通常，在物體檢測中，通過定義邊界框，來定位圖像中的物體，不僅可以識別物體，還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場景中其他元素的關(guān)系。同時，針對類的分布、物體大小的多樣性、以及類出現(xiàn)的常見環(huán)境進行了解，也有助于在評估和調(diào)試中發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型中的錯誤模式，從而更有針對性地選擇額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。廣東國產(chǎn)化圖像標注有哪些大量的圖像標注工作交給AI。

慧視光電推出的SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺支持labelimg數(shù)據(jù)標注格式，用戶采集得到圖像數(shù)據(jù)后使用labelimg工具進行數(shù)據(jù)標注，然后將圖像文件和標注文件按如圖2所示指定的形式存放即可直接用于模型訓(xùn)練。一般不同的業(yè)務(wù)場景需求對應(yīng)不同的數(shù)據(jù)和算法參數(shù)設(shè)置，慧視SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺采用項目配置的方式來對不同的業(yè)務(wù)需求進行管理。采集數(shù)據(jù)后，能夠批量加載一定數(shù)量的數(shù)據(jù)并進行合并后輸入模型，實時顯示訓(xùn)練記錄，并能以文件的形式保存運行時訓(xùn)練參數(shù)。

此外，慧視光電SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺支持本地化服務(wù)器部署，數(shù)據(jù)敏感或?qū)?shù)據(jù)有保密需求的用戶再也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。目前慧視光電SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務(wù)場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。隨著芯片性能的提升，跟蹤設(shè)備的發(fā)展趨勢是生成式人工智能也會在圖像跟蹤板上得到應(yīng)用，使得識別率達到極大的提升，相關(guān)配套的整體設(shè)備性能也會得到質(zhì)的提升。SpeedDP能夠進行算法模型的提升。

“啟明935A”系列芯片已經(jīng)成功點亮，并完成各項功能性測試，達到車規(guī)級量產(chǎn)標準。啟明935A是行業(yè)首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構(gòu)集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數(shù)量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結(jié)合靈活的封裝方式，快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s，四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應(yīng)用于各類端側(cè)AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結(jié)構(gòu)，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。SpeedDP能夠提升圖像標注的效率。陜西哪里有圖像標注大概價格

SpeedDP支持完全的本地化服務(wù)器部署。天津自主可控圖像標注產(chǎn)品

無人機在軍備領(lǐng)域有著突出作用，它不僅能幫助進行信息偵查，還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中，在智能精細打擊領(lǐng)域，少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式，能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響，盡可能保證無人機的重復(fù)使用，圖像處理設(shè)備顯然比無人機本身更加經(jīng)濟。除了硬件方面，要實現(xiàn)這樣的精細打擊，算法的能力至關(guān)重要。在實際應(yīng)用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力，這個過程周期不可估量。傳統(tǒng)方式下，需要大量的外場測試驗證，整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現(xiàn)，則很好的優(yōu)化了這個過程。天津自主可控圖像標注產(chǎn)品