圖像標注廣泛應用于智能駕駛,、安防巡檢、應急救援等領域,。盡管社會為領域培養(yǎng)了大量的圖像標注人才,，但是人工的弊端仍無法完全彌補。近些年隨著AI技術的不斷發(fā)展,，機械化的圖像標注工作迎來了改變契機,，許多利用AI進行圖像標注的平臺面向大眾，成都慧視推出的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺就是利用AI訓練,、部署實現(xiàn)自動化圖像標注,。它的出現(xiàn)，極大地改變了圖像標注行業(yè)的現(xiàn)狀。傳統(tǒng)標注和AI標注的不同在于傳統(tǒng)的圖像標注需要人工肉眼判斷目標,，然后進行手動拉框,，如此反復。這是一個機械化的動作,，久而久之便會使圖像標注員產(chǎn)生倦怠,，從而影響效率。此外,，面對復雜背景下,，目標數(shù)量眾多、重疊等情況,，人工拉框也很無力,。如何實現(xiàn)高幀頻的無人機反制？重慶視覺算法圖像識別模塊接口豐富

成都慧視光電技術有限公司開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030圖像處理板能夠在算法的支持下,，對高速公路上的車輛進行檢測識別,，對個別車輛進行指定安全跟蹤和檢測，這將有助于有關部門進行測速和安全駕駛的管理偵查,。通過實時數(shù)據(jù)的采集分析,，還能夠找出高速擁堵源頭，為交通疏導提供精細信息,，為提升整條道路的通行效率提供幫助,。在夜間，圖像處理板也可以和紅外相機有機結合,，實現(xiàn)AI檢測識別的功能,。24小時工作能力也為全天時的交通管理提供技術支撐。低功耗圖像識別模塊系統(tǒng)無人機鎖定跟蹤無人機如何做到,？

在無人機攝像頭的基礎上加裝慧視光電開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板,，這是一塊輕型化、低功耗的圖像處理板,，用在無人機上面既不會過多占用空間,，也不會過多消耗續(xù)航，通過目標識別算法的賦能,，就可以針對像東北虎這樣的動物AI自動識別,，一旦識別到老虎的特征物體，無人機就能夠立即鎖定并抵近觀察,，為消防和公安提供精確坐標,。Viztra-LE026圖像處理板采用的是瑞芯微RV1126芯片，能夠輸出2.0TOPS的算力,。而在算法方面,，成都慧視能夠提供一站式AI算法訓練平臺SpeedDP,，通過對大量動物的標注數(shù)據(jù)集的模型訓練，能夠?qū)崿F(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標注,，然后提升識別算法的性能,。

“啟明935A”系列芯片已經(jīng)成功點亮，并完成各項功能性測試,，達到車規(guī)級量產(chǎn)標準,。啟明935A是行業(yè)首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片,，而是一個家族系列,。啟明935HUBChiplet可以和不同數(shù)量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結合靈活的封裝方式,，快速形成不同性能等級的SoC芯片,。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s,，四芯雙向帶寬64GB/s,。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應用于各類端側(cè)AI部署,。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構，初步支持的模型有Yolo系列,、ResNet50,、PSPNet、PointNet++,、TrafficSign_Retinanet,、BevDet、miniCPM,、Unet_ResNet50,、PointPillars、PillarNest,、M2track,、BevFusion、PaliGemma,、LLaMa-3B,、8B等等。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE032圖像處理板擁有6.0TOPS的算力,。

經(jīng)過算法的不斷升級驗證,，Viztra-LE026圖像處理板能夠以30Hz的幀率跟蹤像素為2*2的目標，能夠識別**小像素為12*12的目標,，整個延遲不高于100ms,，識別精度能夠大于85%。無人機作業(yè)，續(xù)航是使用者首要考慮的,。Viztra-LE026的設計正是考慮了這項因素,，首先重量上就不會給無人機增加過多負擔，尺寸方面也無需過多空間,，低于4W的功耗對于整個無人機的續(xù)航影響也是微乎其微,。綜合這些特點，可見Viztra-LE026圖像處理板和無人機的完美契合,，將是各領域打造智能無人機的得力助手,。成都慧視可以定制SDI接口的RK3588圖像處理板。軌跡圖像識別模塊設備

圖像識別需要圖像處理板的硬件支持,；重慶視覺算法圖像識別模塊接口豐富

慧視SpeedDP開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能,，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。平臺自應用以來,，成功迭代了三個版本,，目前已經(jīng)完全支撐YOLO系列算法的目標檢測識別，包括YOLOv8的分割算法,。用戶可以通過大量的模型訓練實現(xiàn)自己想要的類型的目標檢測標注,。但是這都是基于瑞芯微平臺，就出現(xiàn)了大量受限,。隨著華為海思芯片重新進入“舞臺”,，許多企業(yè)也是開始選擇海思芯片作為項目開發(fā)的主芯片，為了應對這樣的市場需求,，慧視算法工程師也正式實現(xiàn)對SpeedDP在海思平臺的部署應用,。為使用者提供AI自動標注的服務。重慶視覺算法圖像識別模塊接口豐富