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。AI智能算法如何實現目標檢測及跟蹤？山西穩定目標檢測

人工智能為各行各業帶來了產業變化，如工業4.0、無人駕駛等領域。但是對于一般中小企業而言，人工智能的開發需要投入大量的時間和金錢，包括長時間反復的深度學習模型訓練、人才的培養、大量數據模型的采集標注，這些加起來的成本不可預估，并且很關鍵的一點是，所有的投入不一定會達到預期的效果。基于這樣的行業痛點，慧視SpeedDP深度學習算法開發平臺應運而生。通過提供豐富的算法參數設置接口，來滿足不同用戶業務場景的定制化需求。湖北智能化目標檢測解決瑞芯微芯片，智能視覺處理板助力多個行業安防。

商場客流量統計分析是商場經理管理當中一個很重要的部分，這直接關系到商場的盈利能力。按照以往傳統模式，采用人工計數，不僅需要特設一個崗位，耗費人力物力，還不一定準確。隨著社會的進步，一些科技設備開始大量商用，其中，智能化監控和AI圖像處理板就能夠在人流量統計中發揮作用。將AI圖像處理板和監控進行結合，形成一個具備目標識別跟蹤能力的智能化監控，安裝在商場的出入口，該監控就能夠對商場實時識別進出的物體是否為人類，并進行數據統計。這對于商場管理者而言，能夠輕松掌握整個商場的人流量數據，為后續經營管理提供支撐。還能夠有效掌握該地段人流量，得出商場的人流進入率，這一切都和商場的經營效益密切相關。

人工智能是利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。而深度學習是人工智能的子領域，其算法模型由神經網絡組成。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。這一能力能夠很好地運用在圖像標注領域，取代傳統的人工標注，提升效率。圖像標注首先要進行目標檢測，通過給定一張圖像，讓計算機計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大小（目標框）。在AI的幫助下，計算機能夠快速地進行海量圖片的檢測篩選。基于這一需求，慧視光電推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺，作為一款針對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.圖像識別模塊可以在有些領域代替人員實現24小時不間斷監測！

人類可以識別和分類不同物體，但是計算機并不能主動實現，于是我們就通過圖像標注來使計算機視覺解釋它接收到的視覺數據。圖像標注能夠幫助計算機給不同類型的圖像打上標簽等信息，使計算機能夠對這些圖片進行理解和分類，幫助使用者能夠更快的完成一些工作。隨著近些年AI技術的突飛猛進，將AI技術運用到圖像標注領域，已成為可能。為了讓AI圖像標注面向大眾化，許多企業都推出了各異的產品，慧視光電打造的SpeedDP深度學習算法開發平臺就是在這樣的市場環境下誕生。智能目標檢測及追蹤，讓目標無處可藏。遼寧快速目標檢測產品

全國產化電子元器件——智能處理板。山西穩定目標檢測

圖像標注作為一項簡單但是枯燥無味的工作，一直被行業期望于被AI取代，慧視光電推出的SpeedDP就是這樣一款軟件。慧視SpeedDP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。要使用SpeedDP實現自動圖像標注，首先要對應不同的數據和算法參數設置，慧視SpeedDP開發平臺采用項目配置的方式來對不同的業務需求進行管理。通過yolox系列模型的輸入，支持可見光圖像和紅外圖像進行分類配置，然后便可點擊“開始訓練”開始模型訓練并實時顯示訓練記錄，點擊“停止訓練”即可停止當前的訓練。山西穩定目標檢測