近年來，我國多地智慧城市建設(shè)取得較好的成效，諸多創(chuàng)新技術(shù)和解決方案得到廣泛應(yīng)用。而在智慧停車方面，許多公共場所也開始逐步落地應(yīng)用。一車一桿的系統(tǒng)，智能識別進出入車輛，控制車輛進出入，統(tǒng)計車位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱，該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設(shè)備于一體，其中圖像處理板內(nèi)置車牌識別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別，并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優(yōu)化管理。攝像頭內(nèi)部搭載了圖像處理板，這些板卡具備目標識別跟蹤的能力。北京哪里有目標識別控制軟件

此外，針對于不同樓層、商戶，智能監(jiān)控也可以進行分類數(shù)據(jù)管理，便于經(jīng)營管理者對商戶和樓層的人流量數(shù)據(jù)進行分析，進而采取優(yōu)勝劣汰的措施，優(yōu)化商場結(jié)構(gòu)，提高競爭力。這個方案的優(yōu)點在于，既能夠減少人工統(tǒng)計的人力成本，提高效率精度，還能夠讓監(jiān)控設(shè)備兼具安防識別報警的功能，可謂是一舉兩得。慧視光電作為一家擁有豐富AI圖像處理板開發(fā)經(jīng)驗的公司，能夠提供商場人流統(tǒng)計的一整套方案建設(shè)，包括AI圖像處理板的開發(fā)、算法的定制以及后續(xù)的相關(guān)支持。在AI圖像處理板和算法的支持下，傳統(tǒng)的監(jiān)控設(shè)備將被賦能，以實現(xiàn)精確的目標識別統(tǒng)計，為商場的經(jīng)營管理提供數(shù)據(jù)支撐。安徽高效目標識別辦公軟件慧視光電的微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)目標跟蹤識別。

SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺能夠通過大量的AI訓(xùn)練后，進行一鍵式AI圖像標注，即便是零基礎(chǔ)的AI使用者，也能夠輕松便捷的進行數(shù)據(jù)標注、模型訓(xùn)練、測試驗證和RockChip嵌入式硬件平臺模型部署等可視化AI開發(fā)功能。針對于適用行業(yè)以及場景的豐富，慧視能夠提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，來滿足多元化的市場需求。SpeedDP整個AI開發(fā)過程包含從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓(xùn)練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊，不同的用戶可針對自己的業(yè)務(wù)場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。

現(xiàn)在的很多物流類企業(yè)，均已經(jīng)開始進行無人化工廠的建設(shè)，通過一個個物流機器人，對快遞件進行分類分揀比傳統(tǒng)的人工分揀更加高效。這些機器人具備智能圖像處理的技術(shù)，能夠識別快遞單上所示快遞屬于哪個配送大區(qū)、哪個城市、哪個分部。進而精確的將快遞件運送到指定區(qū)域。而慧視智能圖像處理板的用處便是，能夠?qū)@些機器人的攝像頭進行進一步智能化升級，讓每個機器人能夠識別路線，而不會因為大量機器人的使用，造成路線擁堵或者機器碰撞事故。無人機吊艙用的圖像處理板當屬慧視Viztra-LE026。

在周界安防領(lǐng)域，傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能。慧視AI圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進行AI識別，當出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時，監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標人物，并向安保室發(fā)出警報，安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡，便于糾察。此外，針對于夜間監(jiān)控的不足，慧視雙光吊艙識別裝置能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像，白天通過可見光實現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫面，在夜晚通過紅外實現(xiàn)道路或者目標區(qū)域的畫面成像，使得一些光線較差的區(qū)域也能實現(xiàn)清晰成像，避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區(qū)出入口、室外路口、周界、園區(qū)活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域，通過智能監(jiān)控聯(lián)動，實現(xiàn)小區(qū)全天候、24小時可視化報警監(jiān)控。通過及時預(yù)警通知，規(guī)避安全風險，實現(xiàn)小區(qū)的安全管理。無人機吊艙能夠在高空識別被困人員。北京哪里有目標識別控制軟件

圖像處理板能夠讓攝像頭自動鎖定跟蹤。北京哪里有目標識別控制軟件

慧視SpeedDP開發(fā)平臺采用標準的AI開發(fā)流程，即需求分析->數(shù)據(jù)采集標注->模型訓(xùn)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(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)進行模型評估；5.模型部署：模型測試結(jié)果達到預(yù)期，進行模型轉(zhuǎn)化和部署。北京哪里有目標識別控制軟件