垃圾分類是一門大學問，日常生活經驗不足的人往往分不清垃圾類別，這就對垃圾分類工作造成了極大地阻礙。此外，有的地方用人工對垃圾進行分揀，這無疑費時又費力，許多垃圾處理企業逐步采用機器進行分揀，但是傳統的分揀機器只具備簡單的拿放功能，并不能對垃圾進行細致的分類，又得進行二次回收工作，一來二去，成本不言而喻。倘若要告別傳統垃圾分揀的弊端，那么機器AI識別將是不錯的解決方案。AI目標識別是指攝像頭在特定算法的作用下，能夠對目標范圍的物體進行分類，例如瓶子、紙質物體屬于可回收物，就不應該和廚余垃圾放在一起，再比如瓶子屬于塑料類別，就不應該和紙質物品分在一類。在這類工作中，AI目標識別將極大地解放雙手，提升垃圾分揀回收的效率。慧視RK3399板卡可以用于大型公共停車場。安徽算法定制AI智能提供商

圖像識別技術，是機器視覺的一種現實應用。它模擬人眼的觀察能力，利用復雜的算法，從圖像中提取關鍵信息。在醫療領域，它能輔助醫生進行精確診斷；在安防領域，它能實現高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識別的應用很廣，功能強大，是現代科技的重要成就。慧視光電開發的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠實現精確的目標識別檢測，能夠為使用者提供目標跟蹤、定點檢測等領域的便捷服務。安徽算法定制AI智能提供商人工智能和機器學習可以幫助施工團隊更有效地管理資源，從而節省成本。

隨著技術的不斷迭代發展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產品正在深刻改變著傳統行業。而這些功能實現的背后,都要依賴于人工智能數據的標注。但是如果遇到數據量龐大的標注需求，傳統的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度。慧視SpeedDP是針對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。SpeedDP提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發平臺支持本地化服務器部署，數據敏感的用戶也無需擔心數據信息泄露的問題。

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。不斷提高目標檢測算法的準確性和效率能夠幫助提升標注精度。

部署機器學習模型，也稱為模型部署，簡單來說就是將機器學習模型集成到現有的生產環境中，在該環境中，模型可以接受輸入并返回輸出。部署模型的目的是讓其他人（無論是用戶、管理人員還是其他系統）可以使用訓練有素的機器學習模型進行預測。模型部署與機器學習系統架構密切相關，機器學習系統架構是指系統內軟件組件的排列和交互，以實現預定義的目標。成都慧視推出的AI自動圖像標注軟件SpeedDP也是這樣，通過正確的模型部署后方能進行正確的AI模型訓練，讓AI更加智能。無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術實現農藥精細噴灑、農作物精細拋糧等操作。遼寧智慧工地AI智能服務平臺

慧視光電開發的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產高性能CPU。安徽算法定制AI智能提供商

SpeedDP作為一個低門檻的深度學習算法開發平臺，能夠為使用者提供從數據標注、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。目前，SpeedDP提供網頁端和移動端兩種選擇，網頁端可以在局域網使用，而移動端能夠快速直觀的驗證所開發的不同算法在移動端部署時的實際效果，使用起來更加便捷。SpeedDP也是一個運行在移動設備上的視覺算法測試工具集，支持的主要任務功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括RK3399pro、RK3588等。軟件可運行于Windows或Linux操作系統，來幫助使用者完成自動標注、AI算法（目前支持目標檢測）開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，在充分保證數據安全的基礎上，能夠有效減少人力、物力消耗，節省項目開發時間。安徽算法定制AI智能提供商