例如是飛過來的雜物，還是闖入的人或者動物，如果攝像頭能夠智能識別，那么就可以實現(xiàn)上述目的。而要實現(xiàn)這樣的功能，一個很簡單的方法就是在傳統(tǒng)攝像頭的基礎上植入高性能的AI圖像處理板。圖像處理板通過定制接口和攝像頭連接，在目標識別算法的賦能下，就能夠?qū)z像頭獲取的物體進行AI識別分類，從而對攝像頭發(fā)出指令是否鎖定跟蹤目標，從而轉(zhuǎn)動攝像頭。成都慧視開發(fā)的Viztra-ME025圖像處理板，是慧視光電采用瑞芯微RK3399pro芯片開發(fā)而成的高性能板卡，芯片基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu)；CPU主頻1.8GHz；高性能+強大的算力3.0TOPS，GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼、H.265硬解碼。打造一套穩(wěn)定的識別模塊需要多久？山西邊海防圖像識別模塊提供商

SpeedDP作為一個服務型AI平臺，它能提供從數(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。平臺所需算法并不是固定的，使用者可以根據(jù)自身實際應用場景進行AI算法的定制化開發(fā)，例如平臺經(jīng)過不斷的迭代，目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便，在圖像標注領域其基本使用方法是：1.首先有一個比較好的預選模型2.用這個預選模型做自動標注3.后期人工審核修正 貴州運動軌跡圖像識別模塊軟件慧視光電能夠深度定制RV1126系列的目標識別模塊。

AI的不斷應用發(fā)展使得傳統(tǒng)的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統(tǒng)的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現(xiàn)讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發(fā)流程，通過從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。

SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數(shù)據(jù)集是由一系列的圖像和標注文件組成的，平臺支持多種開源數(shù)據(jù)格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練（分割任務支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現(xiàn)海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發(fā)功能。經(jīng)過驗證，訓練成熟后的AI進行標注時，通常情況下，7-8ms就能標注一張圖像，這是人工標注遠不能及的速度。目前，我司能夠為該平臺提供完整的人、車、船等目標檢測模型的數(shù)據(jù)提供，也可以根據(jù)應用場景進行特殊定制。各類船只識別的模塊定制。

利用無人機實現(xiàn)智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業(yè)都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環(huán)境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環(huán)境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。小型化低功耗的AI目標識別模塊。圖像識別模塊技術(shù)

慧視光電能夠深度定制RK3588系列的目標識別模塊。山西邊海防圖像識別模塊提供商

多目標跟蹤是指在連續(xù)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(tài)。但目標會不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環(huán)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(wěn)定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)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(nèi)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(shù)據(jù)關聯(lián)策略，設計更靈活的數(shù)據(jù)關聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。山西邊海防圖像識別模塊提供商