人工智能是利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。而深度學習是人工智能的子領域，其算法模型由神經(jīng)網(wǎng)絡組成。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。這一能力能夠很好地運用在圖像標注領域，取代傳統(tǒng)的人工標注，提升效率。圖像標注首先要進行目標檢測，通過給定一張圖像，讓計算機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?。在AI的幫助下，計算機能夠快速地進行海量圖片的檢測篩選?；谶@一需求，慧視光電推出了SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺，作為一款針對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.慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)。河北企業(yè)目標檢測

西氣東輸、西油東送等帶來了大量的油氣管線建設，這些管道呈線性分布，長達百公里，是我國經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展的重要支撐。這些管道有的處在人口密集區(qū)，有的則位于山區(qū)、沙漠等環(huán)境惡劣區(qū)域，有些已運行20余年，歷經(jīng)風雨，腐蝕、損壞的跡象初顯，存在極大地安全隱患，為保障能源供應穩(wěn)定，定期的油氣管線巡檢便必不可少。在過去，管線巡檢全依賴于巡檢工人一步一個腳印走出來，他們必須得沿著長長的管線巡視，檢查管道本體及環(huán)境。特別是對我國西部山區(qū)、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(fā)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(qū)域還會危及到巡檢人員的人身安全。湖北目標檢測售后服務RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。

此外，大型公共停車場可以在每個車位安裝安裝智慧攝像頭，這些攝像頭同樣帶有圖像處理板板卡，具備AI算法，一方面對停車位進行數(shù)量統(tǒng)計，上傳至控制中心，這樣能夠及時了解車位空置數(shù)量；另一方面，智慧攝像頭能夠智能識別車輛信息和停車位信息，如果駕駛者遺忘了停車停放位置，在設備終端就能立刻查詢，優(yōu)化車位資源占用?；垡暪怆婇_發(fā)的RV1126圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU，具備全國產(chǎn)化、小型化的特點，功耗也低，非常適用于公共停車場的智慧閘道建設。

每次訓練產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會形成數(shù)據(jù)集，在數(shù)據(jù)集測試評估界面，使用帶標注的數(shù)據(jù)集計算一些關鍵性能指標從而對訓練結果進行評估，慧視SpeedDP開發(fā)平臺采用了目標檢測領域常用的AP50、mAP50-95以及準確率和召回率對模型進行整體性評價。點擊“運行評估”開始模型評估并實時顯示評估記錄，點擊“停止評估”可停止當前的評估。完成評估后會彈出”召回率和準確率曲線“這樣用戶能夠更加直觀的了解模型訓練的效果，從而能夠更清楚后續(xù)的迭代優(yōu)化方向。工程師以RK3399核心板為基礎進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

低于10*10像素的小目標由于像素小、面積小等問題，能夠提供的檢測信息就少，即便是高性能的圖像處理板也難以進行運算，就會給目標檢測跟蹤造成了不小的難度。慧視光電根據(jù)自身經(jīng)驗推出的質(zhì)心小目標跟蹤方案則很好的解決了小目標跟蹤當中的一些問題，讓許多客戶在應用場景中減少了很多麻煩?；垡暪怆姷墓こ處熗ㄟ^對算法的定制，使得該跟蹤方案無論是在RK3588這樣的旗艦級圖像處理板上還是RV1126這樣的入門級芯片上都有著很好的效果?；垡旳I板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。工業(yè)目標檢測型號

Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。河北企業(yè)目標檢測

在算法領域，則需要一些特殊的算法。無人機執(zhí)行任務時飛在高空，地面的物體就會顯得較小，小目標通常指圖像中像素面積小于32*32的物體，一般的AI算法難以實現(xiàn)精細鎖定跟蹤。要解決這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數(shù)據(jù)增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設計合適的標簽分配方法，以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環(huán)境信息或者其他容易檢測的物體之間的關系來輔助小目標的檢測。此外，利用自研的深度學習算法開發(fā)平臺，通過不斷的深度學習，能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機高空識別領域，完全能夠彌補傳統(tǒng)算法的不足，達到更加穩(wěn)定鎖定跟蹤的目的。河北企業(yè)目標檢測