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SpeedDP能够实现目标检测、算法模型、项目参数的配置，整个训练过程完全可视化，让使用者直观感受，同时支持数据（图像、视频）的实时加载测试，输出OSD叠加后的测试结果。如果嫌麻烦，还可以选择自动标注，软件能够基于使用者导入的数据集快速生成标注结果，支持标注工具读取和调整。软件除了移动端，还支持内网web服务快速搭建，用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务。可以说，SpeedDP能够一定程度上解放双手，提升图像标注效率，减少项目开发时间，节约成本。此外，针对于数据安全，SpeedDP支持完全的本地化服务器部署，对于数据十分敏感的政企事业单位，都可以放心使用。RV1126图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。湖北慧视光电AI智能科技

慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台支持labelimg数据标注格式，用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注，然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。一般不同的业务场景需求对应不同的数据和算法参数设置，慧视SpeedDP深度学习算法开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。采集数据后，能够批量加载一定数量的数据并进行合并后输入模型，实时显示训练记录，并能以文件的形式保存运行时训练参数。湖北慧视光电AI智能科技SpeedDP图像标注操作流程很简便。

OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同样，在算法设计上也注重目标区域的检测以及特征的分类，这里目标区域的检测采用的是和图像区域分类定位的方式实现的。Yolo系列算法是一种比较成熟的目标检测算法框架，基于这种框架的算法还在不断地迭代中，当然解决的问题也越来越细化，比如候选区精度、比如小尺度检测等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多场景下得到现实应用。2023 年 1 月，目标检测经典模型 YOLO 系列再添一个新成员 YOLOv8，这是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一经发布就受到了业界的广关注，成为了这几天业界的流量担当。

除了高质量数据集产品外，凤凰数据还将推出以数据为中心的一站式AI训练平台，计划于近期开放内测。平台将与高质量数据集市实现互联互通，确保数据在平台内的安全使用。平台也将提供一系列以数据为中心的服务，包括丰富的数据处理工具、可视化模型训练和微调套件、大量的数据和模型评估框架和多云异构的算力资源。在内地，也有很多企业开发了类似平台，慧视光电推出的AI自动图像标注平台SpeedDP就是一个以数据为中心的一站式AI训练平台，通过平台能够让AI不断进行学习，进而更加精确的识别图像。慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它使用深度神经网络模型，特别是卷积神经网络，来实时检测和分类对象。该算法开始被提出是在2016年的论文《You Only Look Once：统一的实时目标检测》中。自发布以来，由于其高准确性和速度，YOLO已成为目标检测和分类任务中很受欢迎的算法之一。它在各种目标检测基准测试中实现了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到机器学习领域，它拥有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。Viztra-LE034图像跟踪板支持AI智能识别目标（人、车）。湖北慧视光电AI智能科技

工程师以RK3399PRO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。湖北慧视光电AI智能科技

人脸识别始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新，人脸识别技术也获得了很大的突破，同时人脸识别也是生物特征的应用。其技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说，人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库，然后进行机器学习，通过采集需要解锁对象的面部数据，放进数据库进行比对，然后完成解锁。湖北慧视光电AI智能科技