傳統(tǒng)的圖像標注需要工作人員利用工具對圖像進行挨個分類，打上標簽，這樣的工作將耗費大量時間精力，并且工作的技術(shù)含量不足，還得投入相當?shù)娜肆Τ杀?。而SpeedDP真是取代這種工作模式的工具，它通過提供從數(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，讓計算機通過學習樣本數(shù)據(jù)的特征表達以及數(shù)據(jù)分布然后實現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。這樣，當給定一張圖像時，就能夠自動計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大?。繕丝颍Ｍㄟ^海量的深度學習，然后實現(xiàn)解放雙手。這個常用的AI算法開發(fā)基本流程，該過程包含從需求分析、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。保障高效的目標識別能力，要選擇好的圖像處理板。上海移動目標識別辦公平臺

作為一家致力于圖像跟蹤板卡、算法開發(fā)的公司，為了滿足更多行業(yè)的鎖定跟蹤需求，慧視光電一直沒有停止自己的技術(shù)革新。在現(xiàn)在的許多行業(yè)當中常常用到攝像頭進行遠程跟蹤或者目標檢測，例如安防巡檢、巡湖護河執(zhí)法、無人機投彈、周界安防等，當遇到目標較小不易辨認時，雖然能夠看到更多的畫面，但是物體的細節(jié)看不清，這時就需要通過鏡頭的變倍，來放大成像，來展示更多的物體細節(jié)。在以前，如果在鎖定跟蹤時進行變焦，就會丟失目標，當遇到目標出現(xiàn)在復(fù)雜的場景中時，就容易造成再跟蹤失敗的場景，例如在安防巡檢時，有可疑人物入侵了目標區(qū)域，為了進一步獲取可疑人物的細節(jié)，需要進行畫面變倍，看看是男是女、著裝如何、有何特征等，為后期的安保人員搜尋提供信息。廣東高性能目標識別售價板卡可用于智慧校園。

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(yè)市場例如工業(yè)領(lǐng)域、軍、工領(lǐng)域等行業(yè)領(lǐng)域，需要根據(jù)具體場景對檢測識別算法進行不斷地優(yōu)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(shù)據(jù)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(jié)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(fā)了一些相關(guān)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。

圖像標注作為一項簡單但是枯燥無味的工作，一直被行業(yè)期望于被AI取代，慧視光電推出的SpeedDP就是這樣一款軟件。慧視SpeedDP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。要使用SpeedDP實現(xiàn)自動圖像標注，首先要對應(yīng)不同的數(shù)據(jù)和算法參數(shù)設(shè)置，慧視SpeedDP開發(fā)平臺采用項目配置的方式來對不同的業(yè)務(wù)需求進行管理。通過yolox系列模型的輸入，支持可見光圖像和紅外圖像進行分類配置，然后便可點擊“開始訓練”開始模型訓練并實時顯示訓練記錄，點擊“停止訓練”即可停止當前的訓練。其原理是提前在圖像跟蹤板中裝入目標圖像，跟蹤板在視場內(nèi)尋找類似的目標實時檢測，找到之后進行實時跟蹤。

在工業(yè)領(lǐng)域如安防巡檢等行業(yè)，需要大量攝像頭采集圖像數(shù)據(jù)并同時快速傳輸；在自動化作業(yè)的工廠設(shè)備需要攝像頭進行圖像識別檢測來實現(xiàn)避障等行為；在冶金行業(yè)，在熔煉、精煉和連鑄等過程中，需要對非金屬夾雜物進行有效地去除。因此，工業(yè)領(lǐng)域?qū)τ谙鄼C的要求十分嚴格。首先，工業(yè)相機需要性能穩(wěn)定，耐用性、抗干擾能力突出，能夠連續(xù)高度工作。其次，工業(yè)相機要能夠抓拍高速運動的物體，通過相機能夠看到產(chǎn)品是否出現(xiàn)拉毛、模糊、變形等。然后，工業(yè)相機對于輸出的圖像幀率要求高，例如在開發(fā)金屬類材料時，高幀率相機能夠觀察材料受到?jīng)_擊時內(nèi)部裂紋的方向和狀態(tài)，分析材料受損時材料的結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的基于DSP的圖像跟蹤設(shè)備已經(jīng)難以達到應(yīng)用的要求。云南高性能目標識別自主可控

無人機吊艙能夠在高空識別被困人員。上海移動目標識別辦公平臺

人工智能(AI)是指利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領(lǐng)域，深度學習算法模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。通過學習樣本數(shù)據(jù)的特征表達以及數(shù)據(jù)分布然后實現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通過海量的數(shù)據(jù)訓練，給定一張圖像，SpeedDP就能夠使用已訓練好的模型進行自動化檢測并導出標注文件，整個過程完成實現(xiàn)自動化，能夠有效減少人力干預(yù)。如果需要輸出的圖像數(shù)量龐大，那么是完全能夠?qū)崿F(xiàn)24小時工作，對于項目時間緊迫的企業(yè)，能夠有效節(jié)約項目開發(fā)時間，進而在總體上減少項目成本支出。上海移動目標識別辦公平臺