近年來，人們越來越認識到深入理解機器學習數據的必要性。不過，鑒于檢測大型數據集往往需要耗費大量人力物力，它在計算機視覺領域的廣泛應用，尚有待進一步開發。通常，在物體檢測中，通過定義邊界框，來定位圖像中的物體，不僅可以識別物體，還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場景中其他元素的關系。同時，針對類的分布、物體大小的多樣性、以及類出現的常見環境進行了解，也有助于在評估和調試中發現訓練模型中的錯誤模式，從而更有針對性地選擇額外的訓練數據。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。河南深度學習AI智能處理板

圖像識別技術的高價值應用就發生在你我身邊，例如視頻監控、自動駕駛和智能醫療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規模數據集的產生、強有力的模型的發展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經網絡已經遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰需要我們去面對。吉林應急救援AI智能減員增效RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。

傳統的監控類設備有畫無聲，朝向哪個方向就只能監控哪個方向，只能依靠人為旋轉，十分不智能。這樣的弊端可以用圖像處理板來解決。圖像處理板在算法的加持下，能夠對監控設備進行賦能，監控所能覆蓋的區域將實現AI智能化監控，當有人有物靠近該區域，監控設備就能通過AI識別立即鎖定跟蹤，一旦有危險行為就能立即報警。對于單元門的防護，圖像處理板同樣能夠實現智能化安防，高性能的處理器能夠快速識別認證來訪人信息，進而快速授權后自動開門

國內頭部數據采集標注服務商云測數據在圖像識別數據服務的實踐我們了解到,其訓練數據服務方案已經在眾多的圖像識別應用中落地,包含汽車、手機、工業、家居、金融、安防、新零售、地產等行業。以智能駕駛場景為例,通過數據采集服務,可對智能駕駛主流應用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數據標注服務方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應用場景的數據。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術的準確性,增強各大企業人工智能優勢的優勢,塑造企業核心數據壁壘。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。

隨著美國對我國半導體產業日益嚴厲的制裁，原來在市場上占有率極高的海思系列芯片，特別是基于海思芯片的AI平臺日益減少。華為AI芯片的缺貨，并沒有導致中國AI行業的衰退。瑞芯微近年來發展迅猛，推出了用于AI的系列化芯片，低性能1126系列、中性能3399系列、高性能3588系列，同時其他AI芯片廠家也在不停推出自己的硬件平臺。隨著應用面的擴展，基于應用的很多公司應運而生。如果要達到理想的AI效果，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這些工作必不可少，這需要消耗大量人力和財力。市場急需一款基于瑞芯微簡單醫用的開發平臺以提升產品的實際使用效果以及產品推出的速度。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。福建應急救援AI智能煙霧識別

RV1126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。河南深度學習AI智能處理板

你是否也曾一個個的將圖像添加標簽進行分類，如此機械式的操作令你心煩？你們單位是否也曾為了不多不少的圖像分類標注而不得不增加一個崗位？你們也是否因圖像標注需求和數據安全不可兼得而苦惱？為了解決這一市場需求和困境，慧視光電研發了SpeedDP深度學習算法開發平臺，如今平臺已經實現移動端使用，可運行于Windows或Linux操作系統，可完成自動標注、AI算法開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，充分保證數據安全的基礎上，幫助使用者減少人力、物力消耗，節省開發時間。河南深度學習AI智能處理板