SpeedDP作為一個服務型AI平臺，它能提供從數據標注、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開發功能。平臺所需算法并不是固定的，使用者可以根據自身實際應用場景進行AI算法的定制化開發，例如平臺經過不斷的迭代，目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便，在圖像標注領域其基本使用方法是：1.首先有一個比較好的預選模型2.用這個預選模型做自動標注3.后期人工審核修正越是多的圖像標注越對算法有益。周界入侵AI智能

多目標跟蹤是指在連續的圖像中，通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況（例如無人機高空檢測），就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標，所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優化方法是：1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述，利用深度學習提取更高級別的語義特征，這些特征對于小范圍內的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型，在算法中加入對攝像頭運動的估計，通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數據關聯策略，設計更靈活的數據關聯算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。周界入侵AI智能一站式標注平臺哪里有？

RK3588作為瑞芯微國產化旗艦級芯片，用在目標跟蹤領域，通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右，這已經足夠滿足大多數應用領域的需求。但在許多特殊領域，如軍備、邊防，高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時間內捕捉到更多的畫面，實現高速動態場景的連續拍攝。高幀頻的目標跟蹤則能夠獲得更多的目標細節，便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素無法達到這樣的需求，但RK3588作為性能怪，6.0TOPS的算力開發潛力無限。成都慧視就針對于這樣的需求場景，在硬件的支持下，定制開發出能夠支撐100Hz跟蹤算法，從而打造出能夠穩定實現100Hz目標跟蹤的整合方案。

這樣的無人機智慧“眼”可以通過搭載吊艙實現，吊艙內置各種規格的攝像機，能夠實現多角度觀察。而智能化則可以在吊艙的基礎上植入高性能AI圖像處理板。圖像處理板能夠對攝像機獲取的圖像進行AI智能分析，這樣無人機就能夠自動識別缺陷，然后進行信息留存、回傳。在這個領域，成都慧視光電可以根據需求進行多接口圖像處理板的定制，選擇成都慧視開發的RK3588系列圖像處理板，支持選擇SDI、CVBS、LVDS、USB、cameralink等接口。RK3588擁有6.0TOPS的算力，能夠在各種復雜環境進行穩定工作。板卡和識別算法的強強聯合下，無論白天黑夜，無人機都可以實現自助巡檢，就不需要過多的人工參與。也是一種降本增效的舉措。圖像標注效率太低怎么辦？

無人機在軍備領域有著突出作用，它不僅能幫助進行信息偵查，還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中，在智能精細打擊領域，少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析，能夠實現對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式，能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響，盡可能保證無人機的重復使用，圖像處理設備顯然比無人機本身更加經濟。除了硬件方面，要實現這樣的精細打擊，算法的能力至關重要。在實際應用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力，這個過程周期不可估量。傳統方式下，需要大量的外場測試驗證，整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現，則很好的優化了這個過程。SpeedDP可以開發新算法。周界入侵AI智能

有沒有抗遮擋的目標跟蹤算法？周界入侵AI智能

此前，九號電動車的自平衡技術一次次刷新人們的認知，而其中一款探索版車型，甚至加入了智能攝像頭，能夠識別行人、障礙物，自動規劃行駛路線，達成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的，其實很簡單，車輛內部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板，這類AI板卡在目標識別算法的賦能下，就能夠對視野范圍的物體進行AI分類識別，從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，采用的是RK3588開發而成，憑借其工業級的性能，6.0TOPS的算力，就能夠在車輛行駛過程中的復雜環境下進行周邊環境的快速AI識別分類。當然，算法的能力也十分關鍵，由于車輛行駛環境的不斷變化，算法面臨的識別畫面也不斷變化，如何精細的進行識別，關系到車輛的行駛安全。周界入侵AI智能