目標(biāo)識別算法是一種深度學(xué)習(xí)算法，其聰明程度需要我們不斷訓(xùn)練，這就得益于大量的圖像標(biāo)注，通過對車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標(biāo)注，能夠讓AI更加聰明，標(biāo)注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標(biāo)注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學(xué)習(xí)AI算法訓(xùn)練開發(fā)平臺，他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓(xùn)練一個算法模型，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標(biāo)注，以此反復(fù)，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時間?；垡暪怆娔軌蛏疃榷ㄖ芌K339pro系列的目標(biāo)識別模塊。安徽圖像識別模塊目標(biāo)檢測

但這也遇到很多難點，通常情況下，視頻回傳的延遲大概在200ms左右，隨著大量的彈打出，視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力，如何在通信帶寬有限的情況下，保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸，是分析改進(jìn)這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題，慧視光電利用GS弱網(wǎng)高清音視頻傳輸系統(tǒng)和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結(jié)合，推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發(fā)信道內(nèi)，例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內(nèi)，多路視頻和交互控制共用一對收發(fā)信道，信道支持?jǐn)?shù)據(jù)透傳，外部系統(tǒng)可以使用該信道，傳輸任意格式的數(shù)據(jù)；可實時調(diào)整視頻碼率，在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像?？梢允乖O(shè)備飛的更遠(yuǎn)、走的更遠(yuǎn);可實現(xiàn)視頻中繼轉(zhuǎn)發(fā)；能夠基于H265實時視頻編碼；可實現(xiàn)基于視頻流的“人在回路低延遲控制”?；谄胀?0幀相機，實現(xiàn)15ms的低延遲編解碼，加上數(shù)據(jù)鏈傳輸延遲時間在30ms左右，目前業(yè)界前列。通用性強，使用更加靈活，適用更多應(yīng)用場景；支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸（1080P60FPS），徹底解決“帶寬苦惱”；整體時延約60ms（含相機、編解碼、顯示，不含傳輸），實現(xiàn)實時控制、實時打擊。 RV1126主板圖像識別模塊高性能主板慧視光電能夠深度定制RV1126系列的目標(biāo)識別模塊。

長時間一直進(jìn)行這樣的圖像標(biāo)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(jìn)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(dāng)項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進(jìn)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(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標(biāo)注一定量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，形成一個可用的預(yù)選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓(xùn)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(biāo)的新數(shù)據(jù)集（未進(jìn)行任何標(biāo)注）進(jìn)行AI自動化標(biāo)注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)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。

在我們生活生產(chǎn)中，許多小型化的無人機類似于昆蟲，憑借其機動、靈活、體積小的特點能夠在復(fù)雜的環(huán)境中執(zhí)行飛行任務(wù)。但是再精細(xì)化的操控，也難以做到完全避免障礙物的阻礙，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點是要對環(huán)境進(jìn)行自動化的識別。利用高性能的AI圖像處理板，再定制化目標(biāo)識別檢測的算法，通過對這類無人機作業(yè)環(huán)境的大量深度學(xué)習(xí)，就能夠讓無人機AI愈發(fā)聰明，能夠快速識別攝像頭范圍內(nèi)的物體，從而實現(xiàn)避障的操作。Viztra-LE026是一個小型化低功耗的AI識別模塊。

城市濕地公園是“城市之肺”，是生態(tài)建設(shè)的重要一環(huán)，因此對于濕地公園的日常巡邏必不可少。但是大面積的濕地公園地形復(fù)雜交錯，許多區(qū)域依靠傳統(tǒng)的人工巡邏，無法到達(dá)。此外，人工巡邏的效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，無法做到及時響應(yīng)和精確記錄，久而久之，成本就不斷累計增加。無人機的落地應(yīng)用，能夠有效減少人工成本的問題。無人機能夠憑借小巧的身型，在濕地錯綜復(fù)雜的環(huán)境中自由穿梭，確保無死角。利用無人機打造智能巡檢系統(tǒng)，通過高清攝像頭抵近觀察，能夠?qū)崿F(xiàn)濕地全域的高效巡檢。其中，智能化的措施在于可以在攝像頭的基礎(chǔ)上加裝圖像處理板，通過圖像處理板和算法的共同作用，能夠讓無人機攝像頭變成“智慧眼”，這只“智慧眼”能夠精細(xì)AI識別動物、樹木、水中的雜物等等信息，通過大量的數(shù)據(jù)收集，為管理決策提供依據(jù)?；垡旳I圖像處理板都可以定制哪些接口？江西智慧工業(yè)圖像識別模塊研發(fā)

導(dǎo)引頭智慧眼哪里有？安徽圖像識別模塊目標(biāo)檢測

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合是一個多維度的技術(shù)整合過程，涉及數(shù)據(jù)的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎(chǔ)在于如何有效地利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的海量數(shù)據(jù)，并借助人工智能技術(shù)進(jìn)行深入分析和應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，包括各種傳感器和執(zhí)行器，是數(shù)據(jù)收集的前線。它們能夠?qū)崟r監(jiān)測環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)和用戶行為，生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和決策的基礎(chǔ)。人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的能力是其與物聯(lián)網(wǎng)融合的關(guān)鍵。通過機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，可以從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)中識別模式、預(yù)測趨勢和發(fā)現(xiàn)異常。這些分析結(jié)果為智能決策提供了依據(jù)。安徽圖像識別模塊目標(biāo)檢測