人工智能(AI)是指利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布然后實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通過海量的數據訓練，給定一張圖像，SpeedDP就能夠使用已訓練好的模型進行自動化檢測并導出標注文件，整個過程完成實現自動化，能夠有效減少人力干預。如果需要輸出的圖像數量龐大，那么是完全能夠實現24小時工作，對于項目時間緊迫的企業，能夠有效節約項目開發時間，進而在總體上減少項目成本支出?；垡昍V1126板卡可以用于大型公共停車場。貴州視頻目標檢測銷售廠家

SpeedDP開發平臺采用標準的AI開發流程，即數據標注->模型開發->應用部署。旨在快速直觀的驗證所開發的不同算法在移動端部署時的實際效果。測試平臺目前支持的主要任務功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括rk3399pro、rk3588等。為了盡可能減小測試工具與實際移動端部署程序之間的差異同時簡化測試工具的開發難度，在設計測試平臺程序時采用了一些特殊方法。首先使用C和C++設計封裝了不同子任務的可執行程序，并通過讀取不同配置文件的方式實現不同的功能，然后使用python+streamlit+子程序設計了web服務程序，用戶可通過瀏覽器訪問特定網址來使用測試平臺。湖南無源目標檢測價格信息智能圖像處理方案提供商—慧視光電。

現在的物流企業，已經開始逐步進行無人工廠的建設，通過一個個物流機器人，對快遞件進行分類分揀。這些機器人具備智能圖像處理的技術，能夠識別快遞單上所示快遞屬于哪個配送大區、哪個城市、哪個分部。進而精確的將快遞件運送到指定區域。而慧視智能圖像處理板的用處便是，能夠對這些機器人的攝像頭進行進一步智能化升級，讓每個機器人能夠識別路線，而不會因為大量機器人的使用，造成路線擁堵或者機器碰撞事故。這就是慧視圖像處理板在物流領域的大作用。

火爆的杭州機器人加油站。當你在指定位置停好車解鎖油箱蓋，機器人可以自己打開油箱蓋，為汽車插上油槍加油，整個過程一氣呵成。要想實現這些功能，需要給機器人裝上智能攝像頭，這個攝像頭不是普通的攝像頭，它內置圖像處理板，搭載了具備目標識別檢測的AI算法，在算法的作用下，機器人就能夠精確識別加油口，進而操控機械手臂進行整個加油的動作。在市面上眾多圖像處理板中，慧視光電開發的Viztra-ME025圖像處理板憑借優異的性能能夠脫穎而出。板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3399Pro，具備4核處理器，主頻高達1.8Ghz，總體算力高達3.0TOPS。在圖像處理板和慧視自研AI算法的共同作用下，機器人的識別精率能夠可達90%。并且通過不斷的AI訓練，能夠加深AI對整個動作以及不同車型不同油箱蓋的學習，保持并提升整個加油過程的效率。智能目標檢測及追蹤，讓目標無處可藏。

平臺可運行于Windows或Linux操作系統，包含四項基礎功能和三項定制選擇功能。1.項目配置：含任務屬性（當前支持目標檢測）、算法模型（當前支持YOLO-X）、項目參數等；2.模型訓練：支持模型參數配置、訓練過程可視化等；3.模型評估：支持評價體系（如：AP）、結果統計等；4.數據測試：支持數據（圖像、視頻）的實時加載測試，輸出OSD疊加后的測試結果；5.自動標注：基于導入數據集快速生成標注結果，支持標注工具（LabelImg）讀取和調整；（定制可選）6.模型部署：支持PC端、嵌入式端（瑞芯微平臺，RKNN/RKNN2）兩種部署方式，可選；（定制可選）7.Web服務：支持快速搭建Web服務，用于團隊內部或對外進行快捷訪問和申請服務；（定制可選）慧視光電開發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU。河北目標檢測型號

智能圖像處理在智慧工地的應用。貴州視頻目標檢測銷售廠家

慧視SpeedDP開發平臺采用標準的AI開發流程，即需求分析->數據采集標注->模型訓練->測試驗證->模型部署。實際操作部分可分為如下五個模塊：1.數據集管理：采集并制作用于訓練和測試的數據集；2.項目配置：根據項目的實際情況，對調整相關配置參數進行定制化開發；3.模型訓練：完成訓練參數配置，開始模型訓練并監控訓練過程，損失精度，可接受時，暫停訓練；4.模型測試：使用數據集或實際業務場景圖像視頻數據進行模型評估；5.模型部署：模型測試結果達到預期，進行模型轉化和部署。貴州視頻目標檢測銷售廠家