在人工智能時代，圖像標注不僅能夠反哺AI的發展，還能進一步降低項目成本。傳統的圖像標注需要人工采用文本或者相應工具機械式的進行圖像標簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗證碼，用戶在進行驗證碼點擊的時候也在進行圖像人工標注。當然，每個人點擊的數量有限，你可能還會覺得很有趣，但當這成為一種常態，成為一項工作的時候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標注的效率。AI圖像標注開始進入圖像分類標注的歷史舞臺，許多大公司都相繼推出了自己的產品，但是高額的費用、地域的限制、數據安全等問題讓許多中小企業甚至企事業單位望而卻步。慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺正在改變日常的圖像標注的歷史，平民化、性價比高的特點讓你不再艷羨那些AI圖像標注工具，真正走入“千萬家”。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環境下正常完成工作的關鍵手段。山西網絡目標檢測

如今，無人機在我們生活中的應用越來越廣。例如無人機巡檢安防領域，無人機能夠到達人無法觸及的一些角度，能夠很大程度上擴大安防檢查的覆蓋面。在工地、電力、化工等行業，晚上巡檢是必不可少的環節，并且晚上巡檢還能發現白天無法看到的一些問題，在白天，一般的相機效果很好，能夠看到非常清晰的監控畫面，但是到了晚上，就心有余而力不足。這是因為以前大多數相機都是可見光相機，在晚上光源不佳時，就會出現成像模糊、漆黑。這種解決辦法是采用紅外熱像儀傳感器，即使在漆黑的夜晚，通過紅外成像也能展現出清晰的畫面。遼寧安全目標檢測市場報價RK3588圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。

作為一家致力于圖像跟蹤板卡、算法開發的公司，為了滿足更多行業的鎖定跟蹤需求，慧視光電一直沒有停止自己的技術革新。在現在的許多行業當中常常用到攝像頭進行遠程跟蹤或者目標檢測，例如安防巡檢、巡湖護河執法、無人機投彈、周界安防等，當遇到目標較小不易辨認時，雖然能夠看到更多的畫面，但是物體的細節看不清，這時就需要通過鏡頭的變倍，來放大成像，來展示更多的物體細節。在以前，如果在鎖定跟蹤時進行變焦，就會丟失目標，當遇到目標出現在復雜的場景中時，就容易造成再跟蹤失敗的場景，例如在安防巡檢時，有可疑人物入侵了目標區域，為了進一步獲取可疑人物的細節，需要進行畫面變倍，看看是男是女、著裝如何、有何特征等，為后期的安保人員搜尋提供信息。

在搭載慧視自研的目標跟蹤檢測算法后，能夠完全釋放性能，滿足各行業的高性能需求。在執行目標檢測跟蹤任務時，可見光通道圖像處理能力在1920×1080分辨率不低于30Hz，紅外通道圖像處理能力在640×512分辨率不低于50Hz。另外，圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。全國產化智能處理板應用廣闊。

傳統的人工標注需要一個人坐在電腦前，對每一張圖像進行分類然后打上標簽，動作反反復復，呈機械化，久而久之便會讓人產生厭倦。而AI自動化人工標注就不同，在進行完AI模型訓練后，AI就能夠自動輸出標注好的文件。這就是慧視光電推出的AI自動化圖像標注工具——SpeedDP深度學習算法開發平臺。平臺是一個針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、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開發功能。通過利用SpeedDP進行模型部署，利用深度學習的特性讓AI通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布然后實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。智能圖像處理板在無人機的應用 。吉林工業目標檢測售后服務

目標檢測監控預警系統是防溺水技防手段中應用比較廣的。山西網絡目標檢測

圖像標注是一項繁瑣的工作，它將耗費工作人員大量的時間精力，長時間的重復動作，也使得工作人員變得倦怠。隨著AI技術的不斷進步，使用AI來對目標進行分類然后識別，是行業大趨勢。這種方式不僅高效，還能節約成本，是企業降本增效的不錯選擇。SpeedDP是一個針對于0基礎從業人員的AI深度學習算法開發平臺，它能幫助使用者實現一鍵式的目標識別、標注，完全解放雙手，提升效率。并且本地化的部署方式，能夠有效保障企業的各種數據安全。山西網絡目標檢測