安全生產一直是發展過程中不變的話題。當前，我國建筑行業正處于高速發展階段，不少建筑工地陸續開工，建筑行業安全也越發受到社會各界的關注。該行業以事故高發、危險系數高而聞名，建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學危險以及涉及重型機械和車輛的環境中。一般情況下，工地開工都會對工人進行安全教育培訓，并且設有安全監管人員，但純人力監管，常常因為疏忽大意釀成悲劇。加入科技的力量如監控等設備來輔助人力監管是一個很好的補充，但是傳統監控也需要人守在屏幕前，也具有不小的弊端。于是，慧視光電基于AI圖像處理的監控監管方案就應運而生。AI智能算法如何實現目標檢測及跟蹤？四川可靠目標檢測

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。西藏光纖數據目標檢測慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標檢測識別目標（人、車）。

每次訓練產生的數據會形成數據集，在數據集測試評估界面，使用帶標注的數據集計算一些關鍵性能指標從而對訓練結果進行評估，慧視SpeedDP開發平臺采用了目標檢測領域常用的AP50、mAP50-95以及準確率和召回率對模型進行整體性評價。點擊“運行評估”開始模型評估并實時顯示評估記錄，點擊“停止評估”可停止當前的評估。完成評估后會彈出”召回率和準確率曲線“這樣用戶能夠更加直觀的了解模型訓練的效果，從而能夠更清楚后續的迭代優化方向。

SpeedDP深度學習算法開發平臺能夠通過大量的AI訓練后，進行一鍵式AI圖像標注，即便是零基礎的AI使用者，也能夠輕松便捷的進行數據標注、模型訓練、測試驗證和RockChip嵌入式硬件平臺模型部署等可視化AI開發功能。針對于適用行業以及場景的豐富，慧視能夠提供豐富的算法參數設置接口，來滿足多元化的市場需求。SpeedDP整個AI開發過程包含從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊，不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。RK3588作為工業級圖像處理板能夠進行大量的目標識別信息處理。

給圖像打上標簽是很多行業如自動駕駛、AI周界安防、工業機器人等必須進行的工作。隨著AI的不斷發展，利用AI進行圖像標注成為這個行業的不錯選擇，通過大量的AI開發，對AI進行深度學習訓練，讓AI更聰明，進而使得計算機能夠更好地對圖像進行理解和處理。慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺，通過本地化服務器部署，提供安全的一站式AI數據標注服務。與類似工具不同的是，平臺更加大眾化，即便是AI零基礎的使用者，也能夠通過簡單的學習進行從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發，同時可以根據實力需求進行功能定制選擇。RV1126圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。智能化目標檢測應用

瑞芯微芯片，智能視覺處理板助力多個行業安防。四川可靠目標檢測

人類可以識別和分類不同物體，但是計算機并不能主動實現，于是我們就通過圖像標注來使計算機視覺解釋它接收到的視覺數據。圖像標注能夠幫助計算機給不同類型的圖像打上標簽等信息，使計算機能夠對這些圖片進行理解和分類，幫助使用者能夠更快的完成一些工作。隨著近些年AI技術的突飛猛進，將AI技術運用到圖像標注領域，已成為可能。為了讓AI圖像標注面向大眾化，許多企業都推出了各異的產品，慧視光電打造的SpeedDP深度學習算法開發平臺就是在這樣的市場環境下誕生。四川可靠目標檢測