人工智能是利用計(jì)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(shí)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(cè)，通過給定一張圖像，讓計(jì)算機(jī)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）。在AI的幫助下，計(jì)算機(jī)能夠快速地進(jìn)行海量圖片的檢測(cè)篩選。基于這一需求，慧視光電推出了SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)，作為一款針對(duì)AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺(tái)，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.RK3399圖像處理板識(shí)別概率超過85%。什么目標(biāo)檢測(cè)廠家電話

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。福建高性能目標(biāo)檢測(cè)價(jià)格信息RV1126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）

在人工智能時(shí)代，圖像標(biāo)注不僅能夠反哺AI的發(fā)展，還能進(jìn)一步降低項(xiàng)目成本。傳統(tǒng)的圖像標(biāo)注需要人工采用文本或者相應(yīng)工具機(jī)械式的進(jìn)行圖像標(biāo)簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗(yàn)證碼，用戶在進(jìn)行驗(yàn)證碼點(diǎn)擊的時(shí)候也在進(jìn)行圖像人工標(biāo)注。當(dāng)然，每個(gè)人點(diǎn)擊的數(shù)量有限，你可能還會(huì)覺得很有趣，但當(dāng)這成為一種常態(tài)，成為一項(xiàng)工作的時(shí)候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項(xiàng)必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標(biāo)注的效率。AI圖像標(biāo)注開始進(jìn)入圖像分類標(biāo)注的歷史舞臺(tái)，許多大公司都相繼推出了自己的產(chǎn)品，但是高額的費(fèi)用、地域的限制、數(shù)據(jù)安全等問題讓許多中小企業(yè)甚至企事業(yè)單位望而卻步。慧視光電推出的SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)正在改變?nèi)粘５膱D像標(biāo)注的歷史，平民化、性價(jià)比高的特點(diǎn)讓你不再艷羨那些AI圖像標(biāo)注工具，真正走入“千萬家”。AI智能算法助力森林防火！

作為針對(duì)AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺(tái)，SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)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。此外，針對(duì)于研究所等需要數(shù)據(jù)保密的企業(yè)單位，本地化服務(wù)器部署，能夠讓數(shù)據(jù)敏感的用戶也無懼信息安全威脅。目前慧視SpeedDP主要提供目標(biāo)檢測(cè)算法的開發(fā)，不同的用戶可針對(duì)自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)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。平臺(tái)支持labelimg數(shù)據(jù)標(biāo)注格式，用戶采集得到圖像數(shù)據(jù)后使用labelimg工具進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，然后將圖像文件和標(biāo)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。智能目標(biāo)檢測(cè)及追蹤，讓目標(biāo)無處可藏。河南視頻目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)

圖像識(shí)別模塊使傳統(tǒng)的安防攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)安防攝像機(jī)的智能化升級(jí)！什么目標(biāo)檢測(cè)廠家電話

作為一家致力于圖像跟蹤板卡、算法開發(fā)的公司，為了滿足更多行業(yè)的鎖定跟蹤需求，慧視光電一直沒有停止自己的技術(shù)革新。在現(xiàn)在的許多行業(yè)當(dāng)中常常用到攝像頭進(jìn)行遠(yuǎn)程跟蹤或者目標(biāo)檢測(cè)，例如安防巡檢、巡湖護(hù)河執(zhí)法、無人機(jī)投彈、周界安防等，當(dāng)遇到目標(biāo)較小不易辨認(rèn)時(shí)，雖然能夠看到更多的畫面，但是物體的細(xì)節(jié)看不清，這時(shí)就需要通過鏡頭的變倍，來放大成像，來展示更多的物體細(xì)節(jié)。在以前，如果在鎖定跟蹤時(shí)進(jìn)行變焦，就會(huì)丟失目標(biāo)，當(dāng)遇到目標(biāo)出現(xiàn)在復(fù)雜的場(chǎng)景中時(shí)，就容易造成再跟蹤失敗的場(chǎng)景，例如在安防巡檢時(shí)，有可疑人物入侵了目標(biāo)區(qū)域，為了進(jìn)一步獲取可疑人物的細(xì)節(jié)，需要進(jìn)行畫面變倍，看看是男是女、著裝如何、有何特征等，為后期的安保人員搜尋提供信息。什么目標(biāo)檢測(cè)廠家電話