SpeedDP包含如下五個模塊：1.數(shù)據(jù)集管理：采集并制作用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集；2.項目配置：根據(jù)項目的實際情況,，對調(diào)整相關(guān)配置參數(shù)進(jìn)行定制化開發(fā)；3.模型訓(xùn)練：完成訓(xùn)練參數(shù)配置,，開始模型訓(xùn)練并監(jiān)控訓(xùn)練過程，損失精度可接受時,，暫停訓(xùn)練；4.模型測試：使用數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H業(yè)務(wù)場景圖像視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行模型評估,；5.模型部署：模型測試結(jié)果達(dá)到預(yù)期，進(jìn)行模型轉(zhuǎn)化和部署,。據(jù)客戶反饋,，使用了慧視光電的SpeedDP后,，初步提升效率在80%以上,，開發(fā)周期縮短,，同時可售可租的模式,，也讓企業(yè)的選擇更加靈活,，為所在單位降本增效提供幫助,。SpeedDP能夠快速處理海量的圖像數(shù)據(jù)集,。陜西信息化圖像標(biāo)注產(chǎn)品

在如今的作業(yè)中,，無人機(jī)路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查,，展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下,，施工方為了保障施工安全，就需要對施工范圍進(jìn)行嚴(yán)格管控,，傳統(tǒng)的人工巡查效率低,，受限于地形,、時間等問題,，容易出現(xiàn)盲點。相比人工,，利用無人機(jī)進(jìn)行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測,，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，幾乎不會遺漏任何信息,。而交通管理部門,，則可以利用無人機(jī)快速到底事故地點進(jìn)行疏導(dǎo),，緩解交通壓力。天津?qū)I(yè)圖像標(biāo)注應(yīng)用傳統(tǒng)的人工標(biāo)注很累人,。

圖像識別方法可以分為兩大類,，模型方法和搜索方法,。模型方法是在業(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標(biāo)簽”的圖像,，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的各種方法來學(xué)習(xí)一個描述這些標(biāo)簽的“模型”,，從而,，對于一個新的未知圖像,，經(jīng)過這個模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽?；谒阉鞯姆椒ㄊ窃诖髷?shù)據(jù)時代才出現(xiàn)的方法,，其基礎(chǔ)是將已知標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個可以進(jìn)行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫，稱為圖像索引,。通常需要大量的圖像來建索引,，但圖像的標(biāo)簽可以有少量的噪聲。那么,，對一副待測圖像,，我們到這個數(shù)據(jù)庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標(biāo)簽來預(yù)測待測圖像的標(biāo)簽,。

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(jìn)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(xùn)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(xué)生擠在一輛車內(nèi)，嚴(yán)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(jìn)行追蹤攔截,。SpeedDP是一個降本增效的好工具。

AI智能化檢測是打造領(lǐng)域智慧建設(shè)的一大舉措,。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板,，定制AI檢測算法，就能夠?qū)崿F(xiàn)對物體的質(zhì)量檢測,。在智能檢測領(lǐng)域,，圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關(guān)鍵所在。不同行業(yè)的作業(yè)環(huán)境不同,，對于圖像處理板的性能需求也就不同,。因此，需要根據(jù)實際情況選擇合適的AI圖像處理板,。像工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測,，由于工業(yè)儀器的精密復(fù)雜，就需要高性能的AI圖像處理板,，通過大算力實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理,。SpeedDP能夠?qū)崿F(xiàn)AI自動圖像標(biāo)注。福建專業(yè)圖像標(biāo)注多少錢

SpeedDP能夠提升圖像標(biāo)注的效率,。陜西信息化圖像標(biāo)注產(chǎn)品

隨著AI的快速發(fā)展,，對應(yīng)的軟硬件也得到了快速的普及，蘋果公司已經(jīng)推出了新一代的具有AI功能的系列產(chǎn)品,，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片,。無論是無人機(jī)用吊艙產(chǎn)品還是邊海防用轉(zhuǎn)臺產(chǎn)品，如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設(shè)備,，沒有高性能的AI算法,，很難在激烈的競爭中獲得優(yōu)勢。特別是針對一些特定場景或特定目標(biāo)的檢測跟蹤性能提升,，圖像算法工程師的壓力與日俱增,。按照傳統(tǒng)的做法，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集,、人工標(biāo)注,、模型訓(xùn)練,、模型部署、效果評估等流程,。陜西信息化圖像標(biāo)注產(chǎn)品