成都慧視推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP，它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證，進行快速的針對大量數據的AI自動標注，然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中，通過對原始算法的模型訓練，能夠不斷評估算法的能力，然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注，讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用，能夠極大減少整個測試驗證所需時間，減少人力成本支出，減少項目開發周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域。無人機AI目標跟蹤選擇哪塊圖像處理板？湖北智慧交通圖像識別模塊人工智能

在許多目標檢測跟蹤的應用領域，RV1126系列圖像跟蹤板性能稍微欠佳，而RK3588性能則表現過剩，為了中和性能與價格，許多企業就不得不選擇其他替代方案。處于性能中端的RK3399Pro芯片的板卡就脫穎而出。成都慧視開發的Viztra-ME025圖像處理板正是利用瑞芯微中端芯片RK3399Pro打造而成。性能方面板卡基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結構；CPU主頻1.8GHz；能夠提供3.0TOPS算力。GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。目標檢測跟蹤方面，能夠以1080P多格式視頻解碼(VC-1.MPEG-1/2/4，VP8)輸出1080P視頻編碼，支持H.264，VP8格式，視頻后期處理器具備反交錯、去噪、邊緣/細節色彩優化的能力。支持目標點選、框選兩種方式跟蹤目標。鎖定跟蹤支持目標自適應，丟失重鎖定，抗干擾，抗遮擋能力強。云南性價比高圖像識別模塊算法無人機用圖像處理板怎么選？

圖像標注廣泛應用于智能駕駛、安防巡檢、應急救援等領域。盡管社會為領域培養了大量的圖像標注人才，但是人工的弊端仍無法完全彌補。近些年隨著AI技術的不斷發展，機械化的圖像標注工作迎來了改變契機，許多利用AI進行圖像標注的平臺面向大眾，成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺就是利用AI訓練、部署實現自動化圖像標注。它的出現，極大地改變了圖像標注行業的現狀。傳統標注和AI標注的不同在于傳統的圖像標注需要人工肉眼判斷目標，然后進行手動拉框，如此反復。這是一個機械化的動作，久而久之便會使圖像標注員產生倦怠，從而影響效率。此外，面對復雜背景下，目標數量眾多、重疊等情況，人工拉框也很無力。

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。成都慧視可以定制SDI接口的RK3588圖像處理板。

多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標注框等方法相比，多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態，通過大量的多邊形標注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中，標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度，相較于矩形框標注更加費時費力，如果遇到大量待標注目標，則極大地影響工作效率。高性能的圖像識別處理板RK3399Pro。山東自主研發圖像識別模塊

成都慧視開發的Viztra-HE032圖像處理板擁有6.0TOPS的算力。湖北智慧交通圖像識別模塊人工智能

識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注，傳統模式下，需要人工對同一識別目標的數據集進行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數據集對于算法的提升越有幫助，常規情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標注的畫面竟然多達5000多張，當我標注到500張的時候，整個人都已經麻木，并且出現情緒波動，望著剩下的4500多張待標注畫面，看著都頭皮發麻，怎么都不想繼續了。湖北智慧交通圖像識別模塊人工智能