圖像識別技術(shù)，是機器視覺的一種現(xiàn)實應用,。它模擬人眼的觀察能力,，利用復雜的算法,，從圖像中提取關(guān)鍵信息,。在醫(yī)療領(lǐng)域，它能輔助醫(yī)生進行精確診斷,；在安防領(lǐng)域,，它能實現(xiàn)高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領(lǐng)域,，它能為車輛提供精確的道路信息,。圖像識別的應用很廣，功能強大,，是現(xiàn)代科技的重要成就,。慧視光電開發(fā)的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標識別檢測,，能夠為使用者提供目標跟蹤,、定點檢測等領(lǐng)域的便捷服務。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)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。云南開放AI智能目標跟蹤

在進行目標識別跟蹤時,，OSD字符能夠幫助使用者更加清晰的看到識別跟蹤的效果,，OSD字符疊加是目標跟蹤領(lǐng)域一個重要的部分，它能夠?qū)⒏鞣N圖像文本添加到視頻當中,，實現(xiàn)字符與視頻的疊加,，進而輔助進行目標檢測、跟蹤的識別,，便于觀察目標,。經(jīng)過多年技術(shù)積累及更新迭代，以及客戶對OSD字符疊加的需求整理,，我們將OSD拆分為多個組件,，包括文字，角度顯示刻度線,，矩形框,，圓，多邊形,，指北針等組件,，可靈活設(shè)置位置、字號,、顏色等屬性,，為用戶定制OSD提供方便,。甘肅研發(fā)AI智能廠家無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)藥精細噴灑、農(nóng)作物精細拋糧等操作,。

OLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8,。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同樣,，在算法設(shè)計上也注重目標區(qū)域的檢測以及特征的分類,，這里目標區(qū)域的檢測采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實現(xiàn)的。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標檢測算法框架,，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中,，當然解決的問題也越來越細化，比如候選區(qū)精度,、比如小尺度檢測等,。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多場景下得到現(xiàn)實應用,。2023 年 1 月，目標檢測經(jīng)典模型 YOLO 系列再添一個新成員 YOLOv8,，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新,。YOLOv8 一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注，成為了這幾天業(yè)界的流量擔當,。

慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺支持labelimg數(shù)據(jù)標注格式,，用戶采集得到圖像數(shù)據(jù)后使用labelimg工具進行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和算法參數(shù)設(shè)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(shù)據(jù)后,，能夠批量加載一定數(shù)量的數(shù)據(jù)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(shù),?；垡旳I板卡可以用于大型公共停車場。

隨著技術(shù)的不斷迭代發(fā)展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索,、人臉識別,、指紋識別、掃碼支付,、視覺工業(yè)機器人,、輔助駕駛等圖像視頻識別產(chǎn)品正在深刻改變著傳統(tǒng)行業(yè)。而這些功能實現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數(shù)據(jù)的標注,。但是如果遇到數(shù)據(jù)量龐大的標注需求,，傳統(tǒng)的人工標注就顯得費時費力,，會影響整個項目的進度?；垡昐peedDP是針對AI零基礎(chǔ)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,。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求,。此外,，慧視SpeedDP開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題,。SpeedDP采用本地化服務器部署的方式,。江西安防AI智能技術(shù)

RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡，具備高性能,、高精度的優(yōu)點,。云南開放AI智能目標跟蹤

YOLO（You Only Look Once）是一種目標檢測算法，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，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《You Only Look Once：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(lǐng)域,，它擁有更高的精度和速度,，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。云南開放AI智能目標跟蹤