成都慧視光電技術有限公司推出的SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻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。SpeedDP功能簡潔、上手快，是當下進行AI深度學習訓練的重要的工具。而且目標識別檢測領域，成都慧視開發的高性能Viztra-HE030圖像處理板，可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力，精細分析識別到的物體，區分作物和雜草，進而為機器人提供正確的信息，輔助除草。慧視光電基于AI圖像處理的監控監管方案能夠實現安全生產。安徽智慧交通圖像識別模塊接口豐富

慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成集成可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠實現晝夜成像，內置成都慧視自研全國產化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量只有280g。能夠對地面車輛、人員等目標進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤，上報目標的圖像及坐標信息。慧視VIZ-YWT202微型雙可見光吊艙集成寬窄視場2路可見光攝像機，重量小于260g，采用金屬外殼，抗沖擊力強，具有功耗低、陀螺穩定、小體積、輕重量的優點。慧視VIZ-GT05V微型三軸雙可見光慣性穩定吊艙搭載一顆千萬級可見光CMOS傳感器和一顆星光級可見光CMOS傳感器，具備大小兩個視場角，能夠實時輸出1080P的高清可見光視頻，可實現夜間微弱光線下的目標觀測。可應用于微小型無人飛行器、無人車、無人艇和其他無人觀測設備，進行警務執法、電力巡檢、安保巡視、救援搜索、消防救火等任務。云南接口豐富圖像識別模塊軟件Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片。

無人機作為高空巡邏偵查的輔助平臺，憑借其靈活、廣闊的視野，能夠為治安巡邏提供更多的地面信息，有效彌補視野盲區，實現三位一體防控。例如公安可以通過無人機開展“空中喊話”，將反詐、防溺水、消防安全等知識“空投”給市民，開展“空中喊話”。在高空喊話的同時，無人機還將現場巡檢畫面實時傳回情指中心聯合指揮大廳，民警將巡航檢查發現的小區消防通道堵塞、居民樓飛線充電等隱患，迅速派發至屬地職能單位予以整改。這種模式下，需要無人機搭載吊艙來實現相應功能。成都慧視推出的VIZ-GT07D三軸雙光微型吊艙就是一個不錯的選擇。這款吊艙是一款微型的三軸雙光慣性穩定吊艙，集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩定平臺，能夠實現夜間和白天24小時的無人機巡邏工作。

圖像視頻識別技術深入生活場景的背后,數據發揮著愈加重要的作用。我們都知道人工智能是通過大批量基于特定標注規則后學習的方法論。"數據標注"通過人工智能訓練師將像素、語音信號、文本內容等轉換為機器能理解,能看懂的數據內容,這樣機器才能習得識別處理。因此,數據標注工作自然也就成為將原始數據變成算法可用AI數據的關鍵步驟,是關乎整個AI產業的基礎,更是機器感知現實世界的源點。可以說得數據者,才得人工智能。高質量的AI數據對于圖像視頻識別技術的落地應用的價值毋庸置疑,高質量的AI數據將很大限度地提升圖像識別的效率。可以說,數據之于AI產業的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業落地的效率與穩定,進而推動新基建的落地,可見其意義之深遠。RK3588是小型化純國產板卡。

隨著技術的不斷迭代發展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產品正在深刻改變著傳統行業。而這些功能實現的背后,都要依賴于人工智能數據的標注。但是如果遇到數據量龐大的標注需求，傳統的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度。慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻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。SpeedDP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SpeedDP開發平臺支持本地化服務器部署，數據敏感的用戶也無需擔心數據信息泄露的問題。用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。圖像識別模塊板卡公司

AI圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。安徽智慧交通圖像識別模塊接口豐富

深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的，它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如，神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經過科學家大量的觀察與實驗，總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式，首先拿到互聯網上海量的數據，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。安徽智慧交通圖像識別模塊接口豐富