陕西视频目标识别

在农业领域，除了喷药，杂草处理也能够自动化进行。搭载图像处理板的割草机器人，能够通过定制的算法，在工业级板卡RK3588的强大运算下，快速分析识别农田中，不同植物的类别，进而精确割草。割草的速度能够达到1.2m/s，非常适用于大型农田，并且还可以通过智能算法进行机器人的完美避障，遇到泥块、石头这些障碍物可以轻松绕过。此外，在作物果实成熟时，搭载RK3588图像处理板的采摘机器人也能够进行自动化果实采摘，板卡强大的性能和处理能力，完全适应各种环境的户外作业，也能够保持精确的识别度，快速完成每一株作物的果实采摘。再不影响效果的前提下，板卡更小、更高性能就越好。陕西视频目标识别

索尼旗下的SONY-7520型号的摄像头作为高倍变焦镜头，能够广泛应用于安防、无人机吊舱、周界监控、边海防监控、森林防火等领域。特别是无人机吊舱，在图像处理板的赋能下，索尼7520相机能够让我们检测、追踪更多的细节，比如边海防监控跟踪、电力巡检、消防救灾、目标搜索跟踪等无人机航拍应用行业。了让相机具备强大的适应、工作能力，针对于无人机将会遇到的场景、工作要求，工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。内蒙古低压线目标识别无人机配送，就可以用慧视图像处理板对摄像头进行赋能。

传统的图像标注需要工作人员利用工具对图像进行挨个分类，打上标签，这样的工作将耗费大量时间精力，并且工作的技术含量不足，还得投入相当的人力成本。而SpeedDP真是取代这种工作模式的工具，它通过提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能，让计算机通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。这样，当给定一张图像时，就能够自动计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。通过海量的深度学习，然后实现解放双手。这个常用的AI算法开发基本流程，该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。

传统的人工标注需要一个人坐在电脑前，对每一张图像进行分类然后打上标签，动作反反复复，呈机械化，久而久之便会让人产生厌倦。而AI自动化人工标注就不同，在进行完AI模型训练后，AI就能够自动输出标注好的文件。这就是慧视光电推出的AI自动化图像标注工具——SpeedDP深度学习算法开发平台。平台是一个针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。通过利用SpeedDP进行模型部署，利用深度学习的特性让AI通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。图像处理板是目前主流的跟踪设备。

基于市场的紧迫需求，成都慧视光电技术有限公司推出了SpeedDP深度学习算法开发平台，该平台基于成都慧视光电技术有限公司多年的实际开发经验以及与众多客户沟通调研的成果，耗费两年时间，经过客户反复试用，不断根据反馈进行完善更新，形成了可以上市销售的重磅产品。SpeedDP深度学习算法开发平台提供从数据标注、 模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP深度学习算法开发平台分为基础版和定制版，客户可以根据自己的实际需要，选择相应的版本。无人机目标识别可以用慧视板卡！湖南安全目标识别系统

在需要目标识别检测的行业当中，图像处理板一直是识别设备当中的一个不错的选择。陕西视频目标识别

慧视SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程，即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块：1.数据集管理：采集并制作用于训练和测试的数据集；2.项目配置：根据项目的实际情况，对调整相关配置参数进行定制化开发；3.模型训练：完成训练参数配置，开始模型训练并监控训练过程，损失精度，可接受时，暂停训练；4.模型测试：使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估；5.模型部署：模型测试结果达到预期，进行模型转化和部署。陕西视频目标识别