AI的不斷應用發展使得傳統的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發流程，通過從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數據集是由一系列的圖像和標注文件組成的，平臺支持多種開源數據格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練（分割任務*支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP能夠節約大量的圖像標注時間。安徽安防AI智能智能方案

一些化工園區、石油煉廠等需要在極其安全的環境中作業，因此對于園區的巡檢工作十分關鍵。在長時間的工作中，園區的生產設備會出現被腐蝕、老化、磨損，給生產帶來了風險，一旦檢查疏忽，后果不堪設想。無人機搭載紅外光電吊艙能夠遠距離檢查設備，避免直接接觸，實現對關鍵點的變倍放大觀察，發現已存在或者潛在的泄漏、損壞，有效減少安全事故。另外無人機體積小巧、重量輕盈，能夠在復雜環境中靈活穿梭。通過遠程操控，無人機可以避免人工巡檢過程中可能遇到的風險，確保人員安全。成都慧視開發的VIZ-100T三軸三光微型吊艙，具備10倍變焦能力的可見光相機，在白天進行巡檢時，能夠遠距離對設備進行觀察分析，同時集成了640*512的高分辨率紅外相機，能夠實現清晰的紅外成像，在夜間進行安全巡檢，搭載于小型無人機上，能夠對出現問題的目標點位進行定位，實時視頻數據回傳，為園區巡檢提供安全保障。成都AI智能圖像處理板算法的提升得益于大量的圖像標注。

工業4.0就是無人作業的天下，各行各業都在進行無人化改造，農業領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向，我國已經成功建立了31個無人農業作業實驗區。這些無人農業作業試驗區覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農機和系統62萬臺(套)，智能化作業面積達到1.7億畝。綜合抽樣統計，作業效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業區利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控，要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠實現精細的目標識別和檢測，例如無人機，在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內置圖像處理板，無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。

SpeedDP包含如下五個模塊：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。據客戶反饋，使用了慧視光電的SpeedDP后，初步提升效率在80%以上，開發周期縮短，同時可售可租的模式，也讓企業的選擇更加靈活，為所在單位降本增效提供幫助。SpeedDP將是圖像算法工程師的得力助手。

智慧城市的建設中，需要用到智慧攝像頭，這些攝像頭與傳統的不一樣，它們能夠模擬人眼進行視覺處理。主要是在攝像頭中植入高性能的AI圖像處理板，這些板卡在定制算法的賦能下，通過對視野內的圖像特征的提取分析，就能夠對物體具備動態跟蹤處理已經后續的識別分析能力。復雜的識別場景中，板卡的性能和AI算法的能力十分關鍵。旗艦級的圖像處理板都是具有工業級的處理能力，在這樣的環境下才能更好地工作，能夠更快處理海量數據，而算法的能力則決定著處理這些信息的精度。利用深度學習能夠讓AI更加聰明。安徽安防AI智能智能方案

SpeedDP整體安全性很高。安徽安防AI智能智能方案

這個過程中，如何讓無人機理解并提取分析圖像很關鍵，這就需要高精尖的目標識別算法。成都慧視開發的AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術，是一種計算機“視覺”科技，也就是把攝像機當作人的“眼睛”，智能設備終端作為人的“大腦”，讓視頻系統具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發生的能力。圖像處理板和這樣的目標識別算法的合力之下，就可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。這就是無人機實現智能識別的一種高效方法，通過實時的目標識別處理無人機獲取的數據，讓無人機的工作更加高效。安徽安防AI智能智能方案