首先攝像機采用的是可見光高清攝像機,，具備1920*1080的分辨率，系統(tǒng)視場31.11°×17.8°，其中搜索視場15.8°×15.8°（1080P像素）,。而圖像處理則采用慧視開發(fā)的RV1126高性能圖像處理板,，之所以采用這塊板卡，一方面得益于其低功耗,、微型外觀的設(shè)計,，非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應(yīng)用場景；另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力,，在國產(chǎn)化方面也十分完整,，安全性十足。兩者結(jié)合,，就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”,。在算法的作用下，能夠達到≥50Hz的跟蹤幀率,，≥25Hz的檢測幀率,，實現(xiàn)捕獲4m*4m目標超過800m、6m*6m目標超過1000m,。這就是“機器狼”的智慧化措施,，通過一個“小小的”“智慧眼”的加入，便能夠讓其實現(xiàn)許多自動化任務(wù),。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,，“機器狼”的形態(tài)將會不斷進步，滿足更多多樣化需求,。傳統(tǒng)的人工標注很累人,。山西省時省力圖像標注優(yōu)勢

近年來，人們越來越認識到深入理解機器學習數(shù)據(jù)的必要性,。不過,，鑒于檢測大型數(shù)據(jù)集往往需要耗費大量人力物力，它在計算機視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,，尚有待進一步開發(fā),。通常，在物體檢測中,，通過定義邊界框,，來定位圖像中的物體，不僅可以識別物體,，還能夠了解物體的上下文,、大小、以及與場景中其他元素的關(guān)系,。同時,，針對類的分布、物體大小的多樣性,、以及類出現(xiàn)的常見環(huán)境進行了解,，也有助于在評估和調(diào)試中發(fā)現(xiàn)訓練模型中的錯誤模式,，從而更有針對性地選擇額外的訓練數(shù)據(jù)。山東專業(yè)圖像標注SpeedDP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。

雖然現(xiàn)在各種公共交通已十分便捷,，但是仍然存在許多無證,、無資質(zhì)的車輛,，這些車輛無視交通法規(guī),，所以超速超載，儼然成為公路安全一大隱患,。例如在車站出入口,，經(jīng)常會有很多人進行拉客，雖然說是坐滿就走,，但是為了利益比較大化,，超員那是常有的事。再比如暑期來臨,，各種培訓班,、托兒所成批出現(xiàn)，也由此滋生了許多“黑校車”,，為了盡可能的節(jié)約成本,，常常讓所有學生擠在一輛車內(nèi)，嚴重危及孩子安全,。要想避免事故的發(fā)生,，則需要警民合作，路人積極提供線索,，而管理部分則迅速行動,，對車輛進行追蹤攔截。

圖像識別技術(shù),，是機器視覺的一種現(xiàn)實應(yīng)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(yīng)用很廣,，功能強大，是現(xiàn)代科技的重要成就,?；垡暪怆婇_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(wù),。SpeedDP是一個降本增效的好平臺。

此前,，九號電動車的自平衡技術(shù)一次次刷新人們的認知,，而其中一款探索版車型，甚至加入了智能攝像頭,，能夠識別行人,、障礙物，自動規(guī)劃行駛路線,，達成自動駕駛的目的,。很多人好奇這種怎么做到的，其實很簡單,，車輛內(nèi)部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器,。這種傳感器就是圖像處理板，這類AI板卡在目標識別算法的賦能下,，就能夠?qū)σ曇胺秶奈矬w進行AI分類識別,，從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,，采用的是RK3588開發(fā)而成,，憑借其工業(yè)級的性能，6.0TOPS的算力,，就能夠在車輛行駛過程中的復雜環(huán)境下進行周邊環(huán)境的快速AI識別分類,。當然，算法的能力也十分關(guān)鍵,，由于車輛行駛環(huán)境的不斷變化,，算法面臨的識別畫面也不斷變化，如何精細的進行識別,，關(guān)系到車輛的行駛安全,。SpeedDP能夠幫助企業(yè)節(jié)約人力成本。山東專業(yè)圖像標注

AI算法提升平臺SpeedDP,。山西省時省力圖像標注優(yōu)勢

SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問題,，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發(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,。平臺支持本地化服務(wù)器部署，高校,、特殊單位等數(shù)據(jù)敏感的用戶無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題,。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型,，來幫助進行海量的數(shù)據(jù)標注,，這不僅將節(jié)約大量的數(shù)據(jù)標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力,。山西省時省力圖像標注優(yōu)勢