無人機在我們生活生產過程中越來越常見，并且隨著技術的發展，無人機已經不局限于簡單的進程服務，而是需要遠程服務，攜帶吊艙，達到遠程抵近觀察、高空識別等目的。而要想實現這些功能，吊艙內部的圖像跟蹤板就十分關鍵。給大家簡紹一款無人機吊艙用的板卡——慧視Viztra-LE026圖像跟蹤板。慧視Viztra-LE026圖像跟蹤板采用的是瑞芯微高性能國產化芯片RV1126，具備4核ARMCortexA7,支持NEON和FPU。支持INT8/INT16運算的NPU，運算能力達到2TOPS。慧視光電成功研發全國產化智能處理板。天津目標檢測推薦廠家

在人工智能時代，圖像標注不僅能夠反哺AI的發展，還能進一步降低項目成本。傳統的圖像標注需要人工采用文本或者相應工具機械式的進行圖像標簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗證碼，用戶在進行驗證碼點擊的時候也在進行圖像人工標注。當然，每個人點擊的數量有限，你可能還會覺得很有趣，但當這成為一種常態，成為一項工作的時候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標注的效率。AI圖像標注開始進入圖像分類標注的歷史舞臺，許多大公司都相繼推出了自己的產品，但是高額的費用、地域的限制、數據安全等問題讓許多中小企業甚至企事業單位望而卻步。慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺正在改變日常的圖像標注的歷史，平民化、性價比高的特點讓你不再艷羨那些AI圖像標注工具，真正走入“千萬家”。高性能目標檢測產品無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務。

人工智能是利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。而深度學習是人工智能的子領域，其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。這一能力能夠很好地運用在圖像標注領域，取代傳統的人工標注，提升效率。圖像標注首先要進行目標檢測，通過給定一張圖像，讓計算機計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大小（目標框）。在AI的幫助下，計算機能夠快速地進行海量圖片的檢測篩選。基于這一需求，慧視光電推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺，作為一款針對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.

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。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。

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。慧視AI圖像處理板是高精度識別的板卡。內蒙古目標檢測誠信推薦

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。天津目標檢測推薦廠家

隨著人工智能的興起，AI工程師特別是基于圖像的算法工程師日益成為炙手可熱的香餑餑，特別在一些行業市場例如工業領域、軍、工領域等行業領域，需要根據具體場景對檢測識別算法進行不斷地優化完善，已達到更高的準確率。在這個工作的過程中，對特定目標的數據標注、模型訓練、測試驗證、到嵌入式平臺的模型部署是中間重要的工作，拋開人員費用不管，這將需要耗費大量的時間，是否有一款集成的工具，可以節約圖像算法工程師的時間，提升算法迭代的效率，一直是圖像算法工程師的迫切需求。雖然市場上也有一些零散的工具，甚至一些單位自己也開發了一些相關的工具，但是因為集成度低，導致使用起來始終不是那么順暢。天津目標檢測推薦廠家