作為一個針對于零基礎從業人員的AI開發平臺，SpeedDP深度學習算法開發平臺使用操作簡便，上手快，目前慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能，不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺支持本地化服務器部署，特別適合一些院、所等涉密單位，數據敏感或對數據有保密需求的用戶再也無需擔心數據信息泄露的問題了。用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。湖北智能化目標識別自主可控

慧視VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙，集成了10倍光學變倍可見光相機，640×512高分辨率紅外相機，測程遠，產品具備快拆功能，通訊支持RS422、TTL，視頻支持 422同步接口、網口以及三軸高穩定精度平臺框架，白天和夜間工作無縫切換，為行業級無人機出色完成巡檢、安防和搜救等任務提供了專業而可靠的能力支撐。可遠距離采集圖像，對興趣點目標進行定位。1080P全高清視頻可實時輸出可見光、紅外視頻。能夠廣泛應用于安防巡檢、應急救援、警務執法等領域。重慶視頻目標識別開發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。

工業4.0是當下工業發展的方向，其本質就是通過數據流動自動化技術，通過物聯網、AI、圖像處理等技術，給設備賦能，不僅能夠徹底改變了工廠的運營模式，使之能夠自動化流程，減少浪費并提高產品質量。在工業4.0的應用發展中，圖像處理具有極其重要的地位，它能幫助機器識別檢測周邊環境，并在AI算法的作用下，能夠對識別到的環境中的物體做出反應，這個過程可以完全達到無人化、自動化流程，節約成本。圖像處理技術在工廠自動化作業當中的應用很廣，從生產制造到檢測運輸，處處都有它的身影。

慧視SpeedDP開發平臺采用標準的AI開發流程，即需求分析->數據采集標注->模型訓練->測試驗證->模型部署。實際操作部分可分為如下五個模塊：1.數據集管理：采集并制作用于訓練和測試的數據集；2.項目配置：根據項目的實際情況，對調整相關配置參數進行定制化開發；3.模型訓練：完成訓練參數配置，開始模型訓練并監控訓練過程，損失精度，可接受時，暫停訓練；4.模型測試：使用數據集或實際業務場景圖像視頻數據進行模型評估；5.模型部署：模型測試結果達到預期，進行模型轉化和部署。無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務。

給圖像打上標簽是很多行業如自動駕駛、AI周界安防、工業機器人等必須進行的工作。隨著AI的不斷發展，利用AI進行圖像標注成為這個行業的不錯選擇，通過大量的AI開發，對AI進行深度學習訓練，讓AI更聰明，進而使得計算機能夠更好地對圖像進行理解和處理。慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺，通過本地化服務器部署，提供安全的一站式AI數據標注服務。與類似工具不同的是，平臺更加大眾化，即便是AI零基礎的使用者，也能夠通過簡單的學習進行從數據標注、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，同時可以根據實力需求進行功能定制選擇。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。廣西流暢目標識別軟件

慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。湖北智能化目標識別自主可控

隨著人工智能的興起，AI工程師特別是基于圖像的算法工程師日益成為炙手可熱的香餑餑，特別在一些行業市場例如工業領域、軍、工領域等行業領域，需要根據具體場景對檢測識別算法進行不斷地優化完善，已達到更高的準確率。在這個工作的過程中，對特定目標的數據標注、模型訓練、測試驗證、到嵌入式平臺的模型部署是中間重要的工作，拋開人員費用不管，這將需要耗費大量的時間，是否有一款集成的工具，可以節約圖像算法工程師的時間，提升算法迭代的效率，一直是圖像算法工程師的迫切需求。雖然市場上也有一些零散的工具，甚至一些單位自己也開發了一些相關的工具，但是因為集成度低，導致使用起來始終不是那么順暢。湖北智能化目標識別自主可控