無人機在高速公路巡檢中的作用越來越突出，特別是在十一黃金周這樣的出行高峰，高速公路的安全和暢通至關重要。傳統(tǒng)的巡檢模式受到人力物力以及時空的限制，弊端很大，難以實現(xiàn)精細大面積的監(jiān)控疏導。無人機靈活機動的特點則能夠很好的彌補時空的局限，而想要進一步減少人力物力的付出，則需要打造智能化的無人機，通過AI賦能，讓無人機更加聰明。打造智能化無人機可以在無人機吊艙的基礎上加裝高性能的AI圖像處理設備，成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板憑借6.0TOPS的算力，用在十一黃金周這樣的出行高峰期就能夠很好地勝任工作，板卡采用了國產化芯片RK3588，在算法的賦能下，能夠實現(xiàn)高效巡檢。傳統(tǒng)的人工標注很累人。浙江快速圖像標注

RK3588作為瑞芯微旗艦級芯片，工業(yè)級的算力受到了很多領域的青睞，但是由于前端相機的選擇不同，并不是每塊RK3588的圖像處理板都可以直接拿來使用，需要的是根據相機接口和應用場景進行深度定制。成都慧視光電技術有限公司就有這樣的快速集成定制的能力。作為擁有多年圖像處理板開發(fā)經驗的團隊，成都慧視能夠快速定制SDI、CVBS、CAMERALINK、USB、LVDS、DVP等豐富接口的RK3588系列圖像處理板，并能夠根據應用環(huán)境定制外殼、散熱器等。貴州多系統(tǒng)適配圖像標注產品提升算法性能可以使用慧視SpeedDP。

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種目標檢測算法，它使用深度神經網絡模型，特別是卷積神經網絡，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce：統(tǒng)一的實時目標檢測》中。自發(fā)布以來，由于其高準確性和速度，YOLO已成為目標檢測和分類任務中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學習領域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。

慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺支持labelimg數據標注格式，用戶采集得到圖像數據后使用labelimg工具進行數據標注，然后將圖像文件和標注文件按如圖2所示指定的形式存放即可直接用于模型訓練。一般不同的業(yè)務場景需求對應不同的數據和算法參數設置，慧視SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺采用項目配置的方式來對不同的業(yè)務需求進行管理。采集數據后，能夠批量加載一定數量的數據并進行合并后輸入模型，實時顯示訓練記錄，并能以文件的形式保存運行時訓練參數。一站式AI訓練平臺SpeedDP。

長時間一直進行這樣的圖像標注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發(fā)了一個深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數據集（未進行任何標注）進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數據集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。大量的圖像標注工作交給AI。江西安全圖像標注

SpeedDP是算法工程師訓練算法的得力幫手。浙江快速圖像標注

東北虎作為生活在我國東北地區(qū)的保護動物，時不時會闖入居民區(qū)，給居民生命安全造成威脅，此前不就黑龍江七臺河市勃利縣一村落就出現(xiàn)了東北虎傷人事件，傷人后東北虎不知去向，消防和公安緊急尋找。值得關注的是，公安采用了無人機進行巡查，這種方式不僅比傳統(tǒng)的地毯式搜索效率更高，而且面對東北虎這樣危險的生物，安全性也更高。但是傳統(tǒng)的無人機需要手動操控觀察，同樣費時費力，想要更進一步提升效率，則可以通過無人機智能化建設實現(xiàn)。浙江快速圖像標注