在搭載慧視自研的目標(biāo)跟蹤檢測(cè)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(cè)跟蹤任務(wù)時(shí)，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(duì)目標(biāo)尺寸不小于3×3像素、目標(biāo)對(duì)比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場(chǎng)，作往復(fù)勻速直線運(yùn)動(dòng)的模擬目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時(shí)，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場(chǎng)/s。對(duì)圓周半徑不小于1/3視場(chǎng)，作勻速圓周運(yùn)動(dòng)的模擬目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時(shí)，其跟蹤速度應(yīng)不小于1.5周/s。RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤算法。江蘇無源目標(biāo)識(shí)別遠(yuǎn)程控制

隨著網(wǎng)購(gòu)的不斷興盛，物流企業(yè)之間逐漸“卷”起來了，通過智慧物流的建設(shè)，來提升自家物流速度、物流服務(wù)體驗(yàn)，以獲得更多的市場(chǎng)青睞。與傳統(tǒng)物流不同，智慧物流讓物流系統(tǒng)通過傳感器獲取各種末端信息，然后將信息通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心進(jìn)行相應(yīng)存儲(chǔ)和處理，進(jìn)而指揮各個(gè)物流環(huán)節(jié)執(zhí)行相應(yīng)操作，高效整合、調(diào)度和管理各類物流資源，為各參與方提供應(yīng)用服務(wù)。從功能框架看，智慧物流主要包括智能感知、智能決策、智能執(zhí)行三大模塊。從技術(shù)框架看，智慧物流主要包括智能運(yùn)輸、智能倉(cāng)儲(chǔ)、智能配送、智能包裝、智能裝卸、智能信息處理六個(gè)方面。要想實(shí)現(xiàn)這些功能，智能化圖像處理板能夠提供巨大幫助?；垡暪怆婇_發(fā)的智能圖像處理板在定制化的算法賦能下，能夠進(jìn)行自主化的目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別。在智慧物流領(lǐng)域，能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)很多智能化、無人化場(chǎng)景。福建如何目標(biāo)識(shí)別情況RK3399圖像處理板識(shí)別概率超過85%。

平臺(tái)可運(yùn)行于Windows或Linux操作系統(tǒng)，包含四項(xiàng)基礎(chǔ)功能和三項(xiàng)定制選擇功能。1.項(xiàng)目配置：含任務(wù)屬性（當(dāng)前支持目標(biāo)檢測(cè)）、算法模型（當(dāng)前支持YOLO-X）、項(xiàng)目參數(shù)等；2.模型訓(xùn)練：支持模型參數(shù)配置、訓(xùn)練過程可視化等；3.模型評(píng)估：支持評(píng)價(jià)體系（如：AP）、結(jié)果統(tǒng)計(jì)等；4.數(shù)據(jù)測(cè)試：支持?jǐn)?shù)據(jù)（圖像、視頻）的實(shí)時(shí)加載測(cè)試，輸出OSD疊加后的測(cè)試結(jié)果；5.自動(dòng)標(biāo)注：基于導(dǎo)入數(shù)據(jù)集快速生成標(biāo)注結(jié)果，支持標(biāo)注工具（LabelImg）讀取和調(diào)整；（定制可選）6.模型部署：支持PC端、嵌入式端（瑞芯微平臺(tái)，RKNN/RKNN2）兩種部署方式，可選；（定制可選）7.Web服務(wù)：支持快速搭建Web服務(wù)，用于團(tuán)隊(duì)內(nèi)部或?qū)ν膺M(jìn)行快捷訪問和申請(qǐng)服務(wù)；（定制可選）

據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截至2023年3月底，全國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)4.2億輛，其中汽車達(dá)到3.2億輛，但是在2022年我國(guó)城市停車位缺口就多達(dá)8000萬，隨著2023年汽車總銷量的增加，車位緊缺度進(jìn)一步增加。我們生活出行的各個(gè)場(chǎng)景中都可能看到“停車難、難停車”的景象，醫(yī)院、學(xué)校、商圈、景區(qū)等更是重災(zāi)區(qū)，由此引發(fā)的交通擁堵等問題也讓城市管理者面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。其實(shí)在很多時(shí)候，不只是車位數(shù)量少的原因，更多是車位資源信息不透明，分布安排不合理造成諸多交通麻煩。無人機(jī)可能會(huì)受到敵方勢(shì)力或者強(qiáng)風(fēng)等因素干擾，造成不同幅度的振動(dòng)，從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。

每次訓(xùn)練產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會(huì)形成數(shù)據(jù)集，在數(shù)據(jù)集測(cè)試評(píng)估界面，使用帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)集計(jì)算一些關(guān)鍵性能指標(biāo)從而對(duì)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，慧視SpeedDP開發(fā)平臺(tái)采用了目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域常用的AP50、mAP50-95以及準(zhǔn)確率和召回率對(duì)模型進(jìn)行整體性評(píng)價(jià)。點(diǎn)擊“運(yùn)行評(píng)估”開始模型評(píng)估并實(shí)時(shí)顯示評(píng)估記錄，點(diǎn)擊“停止評(píng)估”可停止當(dāng)前的評(píng)估。完成評(píng)估后會(huì)彈出”召回率和準(zhǔn)確率曲線“這樣用戶能夠更加直觀的了解模型訓(xùn)練的效果，從而能夠更清楚后續(xù)的迭代優(yōu)化方向。AI圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無間隙信息化監(jiān)控。青海智能化目標(biāo)識(shí)別控制軟件

RV1126圖像處理板識(shí)別概率超過85%。江蘇無源目標(biāo)識(shí)別遠(yuǎn)程控制

傳統(tǒng)的圖像標(biāo)注需要工作人員利用工具對(duì)圖像進(jìn)行挨個(gè)分類，打上標(biāo)簽，這樣的工作將耗費(fèi)大量時(shí)間精力，并且工作的技術(shù)含量不足，還得投入相當(dāng)?shù)娜肆Τ杀?。而SpeedDP真是取代這種工作模式的工具，它通過提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能，讓計(jì)算機(jī)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(shí)別目標(biāo)的能力。這樣，當(dāng)給定一張圖像時(shí)，就能夠自動(dòng)計(jì)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）。通過海量的深度學(xué)習(xí)，然后實(shí)現(xiàn)解放雙手。這個(gè)常用的AI算法開發(fā)基本流程，該過程包含從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證以及模型部署幾個(gè)主要模塊。江蘇無源目標(biāo)識(shí)別遠(yuǎn)程控制