目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。成都慧視可以定制SDI接口的RK3588圖像處理板。成都雙光成像圖像識別模塊板卡

無人機及其相關技術的不斷發展，已經打破了傳統的倉儲管理方式，為倉儲帶來了智能化的革新。傳統的倉儲管理，需要人工進行地毯式巡檢，這種方式效率低，費時費力。另外，對于倉儲**的監管不能做到時效性，反應速度也具有滯后性。而全新的無人機巡檢模式，基于先進的圖像傳感器、遠程控制技術、AI等，使得無人機能夠實現高效**的自主巡邏，無需過多的人工介入。一旦無人機檢測識別到危險，就能夠立即發出警報，甚至可能提前預警，滯后性將得到改善。成都接口豐富圖像識別模塊板卡公司也需要AI等算法的支持。

一些化工園區、石油煉廠等需要在極其**的環境中作業，因此對于園區的巡檢工作十分關鍵。在長時間的工作中，園區的生產設備會出現被腐蝕、老化、磨損，給生產帶來了風險，一旦檢查疏忽，后果不堪設想。無人機搭載紅外光電吊艙能夠遠距離檢查設備，避免直接接觸，實現對關鍵點的變倍放大觀察，發現已存在或者潛在的泄漏、損壞，有效減少**事故。另外無人機體積小巧、重量輕盈，能夠在復雜環境中靈活穿梭。通過遠程操控，無人機可以避免人工巡檢過程中可能遇到的風險，確保人員**。成都慧視開發的VIZ-100T三軸三光微型吊艙，具備10倍變焦能力的可見光相機，在白天進行巡檢時，能夠遠距離對設備進行觀察分析，同時集成了640*512的高分辨率紅外相機，能夠實現清晰的紅外成像，在夜間進行**巡檢，搭載于小型無人機上，能夠對出現問題的目標點位進行定位，實時視頻數據回傳，為園區巡檢提供**保障。

特別是對我國西部山區、西北沙漠和跨越大江大河等管線的巡查，以及在自然災害發生時的巡線檢查，需要消耗大量的人力物力成本，甚至一些區域還會危及到巡檢人員的人身**。隨著無人機巡檢模式的應用，搭載吊艙的無人機可以實現對管道沿線的宏觀監測，對管道本身可實現重點、微觀監測。這些無人機吊艙可以內置高性能的AI圖像處理板，能夠對管線進行細致的目標識別檢測，這樣工作的效率是人工遠不能及的。通常情況下，幾十幾百公里的管線由人工巡檢需要幾十天，交給無人機則能夠在幾天的時間就完成。并且無人機機動靈活的特點還能夠去到人工無法到達的區域，減少**隱患，特別是西部山區和西北沙漠隔壁等環境中，無人機擁有不可小覷的優勢。成都慧視可以定制CVBS接口的RK3588圖像處理板。

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發展，這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能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域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布來實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。目前，有許多功能性AI工具可以幫助我們進行圖像標注，有的是純手動拉框，有的則可以幫助我們進行自動標注。高性能的圖像識別處理板RK3588.成都工業級圖像識別模塊處理版

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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。成都雙光成像圖像識別模塊板卡