海量圖像標(biāo)注工作的繁瑣困擾著諸多企業(yè)，增加標(biāo)注師崗位可以提升效率，但是無法控制人工成本，使得企業(yè)左右為難。隨著AI的不斷發(fā)展，這種枯燥無味的工作用AI來替代再好不過，AI的定制建設(shè)成本只需要一次性付出，然后就能夠長期使用，不會出現(xiàn)像人工這種忙時不夠，閑時多余的情況。成都慧視利用人工智能算法打造的SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺，是一個針對于AI零基礎(chǔ)從業(yè)者的圖像標(biāo)注軟件，其簡潔度、實用性都堪稱一絕。它提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)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(shè)置接口，滿足不同用戶業(yè)務(wù)場景的定制化需求。無論是用于圖像分類、目標(biāo)檢測還是語義分割，長期以來人工標(biāo)記的數(shù)據(jù)集一直是監(jiān)督學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。云南智慧消防AI智能高效處理

無人機(jī)搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設(shè)備后，達(dá)到了實現(xiàn)智能識別的硬件條件，但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取圖像，并不具備AI識別的功能。無人機(jī)AI識別算法的關(guān)鍵還是在于模仿人眼一樣進(jìn)行視覺處理，然后AI進(jìn)行智能提取和分析圖像，再和訓(xùn)練模型進(jìn)行快速比對，從而在無人機(jī)快速飛行的過程中做到實時目標(biāo)識別。要想實現(xiàn)目標(biāo)識別需要的硬件支持就是AI圖像處理板。圖像處理板通過算法的賦能，就能夠?qū)δ繕?biāo)區(qū)域的物體進(jìn)行AI識別分析，從而做出判斷。由于無人機(jī)作業(yè)的環(huán)境復(fù)雜，因此對于圖像處理板的要求需要進(jìn)一步提升。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，采用了工業(yè)級芯片RK3588，采用先進(jìn)架構(gòu)，8核（4大4?。┨幚恚懔δ軌蜻_(dá)到6.0TOPS。同時，慧視光電能夠根據(jù)需求環(huán)境定制豐富的輸出接口。安防AI智能技術(shù)人工標(biāo)注仍然是必要的。

工業(yè)4.0就是無人作業(yè)的天下，各行各業(yè)都在進(jìn)行無人化改造，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也不例外。近年來隨著政策的不斷導(dǎo)向，我國已經(jīng)成功建立了31個無人農(nóng)業(yè)作業(yè)實驗區(qū)。這些無人農(nóng)業(yè)作業(yè)試驗區(qū)覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農(nóng)機(jī)和系統(tǒng)62萬臺(套)，智能化作業(yè)面積達(dá)到1.7億畝。綜合抽樣統(tǒng)計，作業(yè)效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農(nóng)業(yè)區(qū)利用無人機(jī)、無人車進(jìn)行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設(shè)備要想實現(xiàn)這些功能要么是人工的遠(yuǎn)程精細(xì)操控，要么就是靠圖像處理來實現(xiàn)完全的自動化。后者通過在無人設(shè)備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠?qū)崿F(xiàn)精細(xì)的目標(biāo)識別和檢測，例如無人機(jī)，在無人機(jī)上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內(nèi)置圖像處理板，無人機(jī)在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。

無人機(jī)要進(jìn)行AI識別，需要的是模擬人眼，對需要識別的物體進(jìn)行圖像處理，AI通過大量的模型訓(xùn)練，能夠具備對物體進(jìn)行特征提取進(jìn)行分析的能力，從而實現(xiàn)整個流程的自動化，達(dá)到無人機(jī)智能識別的目的。但不同的事，無人機(jī)的目標(biāo)識別和傳統(tǒng)的攝像頭還是又不曉得區(qū)別，傳統(tǒng)的攝像頭是靜態(tài)的，而無人機(jī)搭載如光電吊艙飛在空中時，需要處理實時動態(tài)的信息，這就是對目標(biāo)的鎖定跟蹤能力。這樣的結(jié)果可以采用將AI圖像跟蹤板植入吊艙的方法來實現(xiàn)。SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機(jī)器學(xué)習(xí)不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如，神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J(rèn)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(yīng)比較大，也就是說我們看物體的時候永遠(yuǎn)都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過科學(xué)家大量的觀察與實驗，總結(jié)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(fù)雜的層級，這個層級的轉(zhuǎn)變是有一個抽象迭代的過程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^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(xùn)練，抓取到重要特征，建立一個網(wǎng)絡(luò)，因為深度學(xué)習(xí)就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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(fù)雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當(dāng)然這其中有的層會去做一些數(shù)學(xué)計算，有的層會做圖像預(yù)算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。AI自動圖像標(biāo)注平臺SpeedDP。湖北慧視光電AI智能目標(biāo)跟蹤

AI標(biāo)注是未來的趨勢。云南智慧消防AI智能高效處理

AI的出現(xiàn)可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環(huán)境需求，成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP，它是一款入門級的AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)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，提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，滿足不同用戶業(yè)務(wù)場景的定制化需求。經(jīng)過前期的需求分析，大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，SpeedDP就能夠生成適合行業(yè)需求的訓(xùn)練模型，通過這個模型，就能不斷進(jìn)行自動化的圖像標(biāo)注。云南智慧消防AI智能高效處理