RK3588作為瑞芯微旗艦級芯片，工業(yè)級的算力受到了很多領(lǐng)域的青睞，但是由于前端相機(jī)的選擇不同，并不是每塊RK3588的圖像處理板都可以直接拿來使用，需要的是根據(jù)相機(jī)接口和應(yīng)用場景進(jìn)行深度定制。成都慧視光電技術(shù)有限公司就有這樣的快速集成定制的能力。作為擁有多年圖像處理板開發(fā)經(jīng)驗的團(tuán)隊，成都慧視能夠快速定制SDI、CVBS、CAMERALINK、USB、LVDS、DVP等豐富接口的RK3588系列圖像處理板，并能夠根據(jù)應(yīng)用環(huán)境定制外殼、散熱器等。安全帽識別用慧視圖像處理板。內(nèi)蒙古移動目標(biāo)識別鄭重承諾

長時間一直進(jìn)行這樣的圖像標(biāo)注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進(jìn)而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當(dāng)項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進(jìn)度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標(biāo)注一定量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，形成一個可用的預(yù)選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓(xùn)練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標(biāo)的新數(shù)據(jù)集（未進(jìn)行任何標(biāo)注）進(jìn)行AI自動化標(biāo)注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。青海目標(biāo)識別經(jīng)驗豐富吊艙中植入慧視Viztra-HE030圖像處理板就能實現(xiàn)目標(biāo)識別。

成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板，就是助力低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的傳感器技術(shù)設(shè)備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力，在低空經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，能夠讓無人機(jī)實現(xiàn)智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030，具備6.0TOPS算力，是當(dāng)下國產(chǎn)圖像處理板的性能前列的產(chǎn)品，對于一些復(fù)雜應(yīng)用場景下的識別，RK3588是當(dāng)仁不讓。我司可以根據(jù)需求，定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口，實現(xiàn)快速適配應(yīng)用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026，整體呈小型化設(shè)計，尺寸小，整體功耗不大于4W，用在無人機(jī)領(lǐng)域，一不會過多占用空間，二不會增加無人機(jī)的功耗負(fù)擔(dān)，2.0TOPS的算力，也能滿足大多數(shù)應(yīng)用場景的需求。

無人機(jī)及其相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉儲管理方式，為倉儲帶來了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉儲管理，需要人工進(jìn)行地毯式巡檢，這種方式效率低，費時費力。另外，對于倉儲安全的監(jiān)管不能做到時效性，反應(yīng)速度也具有滯后性。而全新的無人機(jī)巡檢模式，基于先進(jìn)的圖像傳感器、遠(yuǎn)程控制技術(shù)、AI等，使得無人機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)高效安全的自主巡邏，無需過多的人工介入。一旦無人機(jī)檢測識別到危險，就能夠立即發(fā)出警報，甚至可能提前預(yù)警，滯后性將得到改善。分割算法識別找慧視。

在許多領(lǐng)域，無人機(jī)的作業(yè)環(huán)境相對復(fù)雜，需要識別處理圖像背景目標(biāo)眾多，這種環(huán)境下，要想實現(xiàn)更高精度的檢測識別效果，圖像處理板的性能至關(guān)重要。在慧視光電開發(fā)的多款圖像處理板中，Viztra-HE030圖像處理板以6.0TOPS得以勝任。這款板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588，8nmLP制程，搭載八核64位CPU，主頻高達(dá)2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內(nèi)置AI加速器NPU，支持主流的深度學(xué)習(xí)框架。性能強(qiáng)勁的RK3588可為無人機(jī)AI識別的應(yīng)用場景帶來更強(qiáng)大的性能表現(xiàn)。FPV目標(biāo)識別用慧視開發(fā)的Viztra-ME025圖像處理板。安徽數(shù)據(jù)目標(biāo)識別開發(fā)

目標(biāo)識別算法模型訓(xùn)練。內(nèi)蒙古移動目標(biāo)識別鄭重承諾

多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標(biāo)注框等方法相比，多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實時形態(tài)，通過大量的多邊形標(biāo)注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中，標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度，相較于矩形框標(biāo)注更加費時費力，如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo)，則極大地影響工作效率。內(nèi)蒙古移動目標(biāo)識別鄭重承諾