圖像識別技術的高價值應用就發生在你我身邊，例如視頻監控、自動駕駛和智能醫療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規模數據集的產生、強有力的模型的發展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經網絡已經遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰需要我們去面對。通過AI模型訓練，SpeedDP能夠更加精確的識別圖像。深度學習AI智能算法分析軟件

目標檢測（Object Detection）的任務是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的類別和位置，是計算機視覺領域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態，加上成像時光照、遮擋等因素的干擾，目標檢測一直是計算機視覺領域相當有有挑戰性的問題。隨著深度學習的不斷發展，目標檢測的應用愈加廣，現已被應用于農業、交通和醫學等眾多領域。與基于特征的傳統手工方法相比，基于深度學習的目標檢測方法可以學習低級和高級圖像特征，有更好的檢測精度和泛化能力四川定制AI智能供應商數據的資源越好，模型的準確度就越高。

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。

無人機主導下的低空經濟在物流運輸、應急救援、智能巡檢、農林植保等領域有著突出應用，而在輔助無人機進行運轉的設備中，吊艙很重要。無人機吊艙中集各類傳感器于一體，能夠在無人機執行任務時，實時識別畫面中的物體，幫助操控者進行信息收集，做出判斷。而為了讓無人機進一步智能化，慧視光電通過在吊艙中植入高性能的圖像處理板，來實現AI和無人機的有機結合。這就是慧視VIZ-GT05V三軸雙可見光慣性穩定吊艙，它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。機器人是AI發展后的一個重要載體。

無人機吊艙除了在安防巡檢、應急救援等領域有應用前景外，隨著2024上半年低空經濟的大力發展，吊艙迎來了又一大應用市場。利用無人機載物運輸，具有便利高效的特點，它能夠彌補傳統運輸的不足，提高交通運輸的效率和靈活性，能夠有效連接城區與郊區、城與城之前的資源互送，做到資源的協調調配。低空經濟以無人機為載體，載動物品進行低空運輸，這個過程中就可以用到無人機吊艙，慧視無人機吊艙內置攝像頭+AI圖像處理板，能夠清晰獲得無人機前方畫面，在運輸時能夠實現避障等操作。慧視光電開發的VIZ-GT07D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。超小的體積和重量，攜行方便，無論是白天還是夜間，都能夠獲取清晰的視頻畫面，為無人機運輸提供便利。人工智能和機器學習，可用于分析建筑工地傳感器和攝像頭的實時數據。江西智慧交通AI智能安全帽識別

人工智能和機器學習在建筑領域的優勢之一是能夠自動執行某些任務。深度學習AI智能算法分析軟件

要解決小目標難以追蹤的這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數據增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設計合適的標簽分配方法，以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環境信息或者其他容易檢測的物體之間的關系來輔助小目標的檢測。此外，利用自研的深度學習算法開發平臺，通過不斷的深度學習，能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機高空識別領域，完全能夠彌補傳統算法的不足，達到更加穩定鎖定跟蹤的目的。深度學習AI智能算法分析軟件