隨著技術的不斷迭代發(fā)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(yè)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(tǒng)行業(yè)。而這些功能實現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數(shù)據(jù)的標注。但是如果遇到數(shù)據(jù)量龐大的標注需求，傳統(tǒng)的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度?；垡昐peedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)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(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發(fā)的圖像識別模塊板，該板卡采用國產高性能CPU。重慶車載輔助圖像識別模塊AI智能

隨著科技的發(fā)展，無人機技術的不斷成熟，電力巡檢的方式也在不斷改進，相比于傳統(tǒng)的人工巡檢，無人機電力巡檢可以在環(huán)境復雜的崇山峻林、深山老林、江河湖泊之間輕松實現(xiàn)作業(yè)，不僅能夠節(jié)約大量人力物力還極大地提升效率保障安全。搭載了吊艙的無人機能夠實現(xiàn)精細化的自主巡檢服務，當某處線路出現(xiàn)問題時，無人機能夠快速進行篩查，找出故障點，為故障修復人員精確指明方向，減少經(jīng)濟損失。無人機搭載吊艙后還可以在發(fā)生自然災害后，從安全地區(qū)起飛到達受災現(xiàn)場進行勘察，通過遠程高空識別，能夠對整體線路的受損狀況做出初步判斷，為指揮和電力搶修提供關鍵信息。遼寧車流圖像識別模塊專業(yè)慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。

小區(qū)是社區(qū)的基本生活單元，如何守護這片凈土是社會各界迫切需要解決的問題。小區(qū)安防主要以防火防盜為主，在以前，小區(qū)的防火防盜系統(tǒng)全靠物業(yè)保安的不間斷巡邏，這一模式暴露出覆蓋面、時效性不足等諸多問題。隨著智慧城市建設的深入，運用各種科技設備將小區(qū)進行智慧化賦能，從而輔助防火防盜報警，物防模式相對于人防在覆蓋面和監(jiān)控時間有著優(yōu)勢。慧視光電開發(fā)的AI智能圖像處理板通過定制算法的加持，能夠在小區(qū)傳統(tǒng)監(jiān)控攝像頭的基礎上實現(xiàn)智慧小區(qū)的建設，能夠實現(xiàn)門禁系統(tǒng)、火災監(jiān)測、周界安防、晝夜可視化小區(qū)監(jiān)控等措施。

除此之外，在金融領域，身份識別和智能支付將提高身份安全性與支付的效率和質量;在安防領域，未來在仍硬件鋪設到后端軟件管理平臺的建設轉型中，圖像識別系統(tǒng)將成為打造智慧城市的主要環(huán)節(jié);在醫(yī)療領域，醫(yī)療影像基于人工智能的快速匹配可幫助醫(yī)生更快更準確的讀取病人的影像數(shù)據(jù);另外，在無人駕駛領域，低成本的攝像頭加視頻處理軟件方案將為無人駕駛商業(yè)化打下基矗。其他方面，智能家居、電商等行業(yè)中，圖像識別也有不同程度的應用。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。

在農業(yè)領域，除了噴藥，雜草處理也能夠自動化進行。搭載圖像處理板的割草機器人，能夠通過定制的算法，在工業(yè)級板卡RK3588的強大運算下，快速分析識別農田中，不同植物的類別，進而精確割草。割草的速度能夠達到1.2m/s，非常適用于大型農田，并且還可以通過智能算法進行機器人的完美避障，遇到泥塊、石頭這些障礙物可以輕松繞過。此外，在作物果實成熟時，搭載RK3588圖像處理板的采摘機器人也能夠進行自動化果實采摘，板卡強大的性能和處理能力，完全適應各種環(huán)境的戶外作業(yè)，也能夠保持精確的識別度，快速完成每一株作物的果實采摘。無人機小吊艙可以采用慧視圖像處理板實現(xiàn)遠程目標鎖定。重慶算法防抖圖像識別模塊專業(yè)團隊

花草識別可以用慧視板卡。重慶車載輔助圖像識別模塊AI智能

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(fā)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(jīng)學家發(fā)現(xiàn)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(jīng)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(jīng)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(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，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(wǎng)絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)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(shù)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。重慶車載輔助圖像識別模塊AI智能