AI的出現可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環境需求，成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學習算法開發平臺SpeedDP，它是一款入門級的AI開發平臺，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，提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。經過前期的需求分析，大量的數據訓練，SpeedDP就能夠生成適合行業需求的訓練模型，通過這個模型，就能不斷進行自動化的圖像標注。深度學習是神經網絡和機器學習的進化，是人工智能社區的創意。江西圖像識別AI智能明火識別

無人機要進行AI識別，需要的是模擬人眼，對需要識別的物體進行圖像處理，AI通過大量的模型訓練，能夠具備對物體進行特征提取進行分析的能力，從而實現整個流程的自動化，達到無人機智能識別的目的。但不同的事，無人機的目標識別和傳統的攝像頭還是又不曉得區別，傳統的攝像頭是靜態的，而無人機搭載如光電吊艙飛在空中時，需要處理實時動態的信息，這就是對目標的鎖定跟蹤能力。這樣的結果可以采用將AI圖像跟蹤板植入吊艙的方法來實現。江西AI智能應用在機器學習中，模型部署是將機器學習模型集成到現有生產環境中的過程。

而像標注、適配性移植部署等工作會耗費圖像算法工程師大量時間和精力。對于時間成本的把控不到位，就變相增加了項目整體成本。基于以上強烈的市場需求，成都慧視光電技術有限公司經過兩年的研發改進，推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺，該平臺一經推出就得到了廣大圖像算法工程師的高度認可，尤其是一些圖像標注項目多、任務重的科研院所，更是對SpeedDP高度推崇。SpeedDP作為一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，能夠給用戶提供從數據標注、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。平臺提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺支持本地化服務器部署，滿足一些客戶需要對敏感數據或特定數據進行訓練防止數據泄露的要求。

隨著無人機在城市管理領域的大規模應用，采用無人機追蹤地面車輛，然后配合地面攔截，成為一道風景線。讓無人機搭載光電吊艙起飛，就能夠通過無人機實現視頻實時傳輸，遠距離追蹤車輛，實時上傳記錄位置，幫助地面執勤提升攔截效率。慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙，集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠對地面車輛進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤，并及時上報目標的圖像和坐標信息。除此之外，無人機還可以實現智能化追蹤。通過在無人機光電吊艙中植入高性能的AI圖像處理板，這些板卡在目標跟蹤算法的賦能下，就能夠對目標車輛進行鎖定跟蹤，即便是車輛短時間內收到視野阻擋，在車輛后續出現時，也能夠立即鎖定。這就是成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板。該板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588，八核處理器能夠輸出6.0TOPS算力，可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。利用SpeedDP能夠實現降本增效。

機器視覺具有定位、識別、測量與檢測四大功能，在工業領域中，機器視覺可以快速、準確地獲取大量信息，并且易于自動處理，因此在質量檢測方面有著廣泛應用。而AI圖像處理板只是實現這些功能的關鍵傳感器。目前，國內的機器視覺領域已經形成了龐大的產業鏈，從以鏡頭、工業相機、圖像捕捉與處理系統等軟硬件研發制造組成的上游環節，到智能化機器視覺集成組裝為主的中游環節，都非常成熟。AI的不斷發展，為機器視覺不斷拓展應用場景，而慧視AI圖像處理板的高性能正好成為該領域的融洽解決方案，相信在不遠的將來，會有越來越多的行業知道AI圖像處理板將為他們帶來巨大的便利。AI標注是未來的趨勢。成都周界入侵AI智能算法分析

SpeedDP深度學習算法開發平臺。江西圖像識別AI智能明火識別

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。江西圖像識別AI智能明火識別