[VIP第1年] 指数:3
图像标注就是给图像打上标签标记，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘专门的图像标注师，随着AI的不断发展，这个行业正发生翻天覆地的变化。人工智能利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域，深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布来实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。目前，有许多功能性AI工具可以帮助我们进行图像标注，有的是纯手动拉框，有的则可以帮助我们进行自动标注。分别是利用RV1126开发而成的Viztra-LE026图像处理板；成都目标图像识别模块算法
智慧城市的建设中，需要用到智慧摄像头，这些摄像头与传统的不一样，它们能够模拟人眼进行视觉处理。主要是在摄像头中植入高性能的AI图像处理板，这些板卡在定制算法的赋能下，通过对视野内的图像特征的提取分析，就能够对物体具备动态跟踪处理已经后续的识别分析能力。复杂的识别场景中，板卡的性能和AI算法的能力十分关键。旗舰级的图像处理板都是具有工业级的处理能力，在这样的环境下才能更好地工作，能够更快处理海量数据，而算法的能力则决定着处理这些信息的精度。成都目标图像识别模块算法打造一套完整的图像识别模块。
夏季，随着各家各户进入用电高峰，电力系统面临着不小的考验。如何保障基础用电成为电力供应的首要难题，传统的人工巡检被无人机替代后，巡检的效率有所提升，但是为了进一步保障巡检的精细度，无人机吊舱成为了一个关键的设备。无人机搭载智能化吊舱，比传统的摄像头巡检更加精确，一方面这些吊舱搭载高性能的图像处理板后具备AI识别检测的能力，通过目标识别算法的赋能，能够实现智能化巡检。另一方面，这些吊舱既能搭载可见光传感器也能配备红外传感器，可以达到24小时巡检工作的需求，并且这些摄像头具备变焦放大的能力，它们会比人眼更加精细，可以发现人看不到的问题，可以检查人工无法到达的区域，更加全能化。
传统的标注模式需要你对着目标不断拉框，反复机械的动作做多了就变得“麻木”，影响效率还使人烦恼。而SpeedDP的出现，可以有效的提升标注效率。它能够帮助使用者快速进行人、车、船等数据集的一键标注。SpeedDP依靠YOLO系列算法来检测模型，实现“一键标注”和“目标检测”，并且还提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。作为一个深度学习AI开发平台，SpeedDP采用常用的AI算法开发基本流程，该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。针对不同的数据集和算法参数设置，慧视SpeedDP开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。 成都慧视开发的Viztra-LE034图像处理板拥有2.0TOPS的算力。
我司某客户致力于无人机作业领域，有着高空目标检测识别的需求，由于项目紧急，事前并没有做好方案对比就匆匆选择某方案落地应用，结果花费了大量时间去应用适配后实际效果并不理想，随后找到成都慧视进行方案定制。我司算法工程师及软件工程师针对于客户的作业场景和需求，通过定制Viztra-LE034图像处理板和目标检测识别算法，轻松完成项目需求。经过测试，针对于人、车的目标识别跟踪，明显可以看出我司的跟踪识别效果稳定性更强。利用RK3399Pro开发而成的Viztra-ME025图像处理板。成都国产化图像识别模块器
无人机AI识别选择哪块图像处理板？成都目标图像识别模块算法
如果是一般环境，则可以选择Viztra-ME025这样的中端图像处理板，板卡采用RK3399Pro这样的芯片，双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构设计；CPU主频1.8GHz，输出3.0TOPS的算力。而需要轻型、小型化设计的场景，如小型无人机吊舱，为了尽量节省空间占用，节约无人机本身能耗，则可以选择小型化、低功耗的图像处理板Viztra-LE026，板卡采用RV1126开发而成，Φ38*12mm的外形设计用在空间紧凑的传统摄像头中，十分合适。有了图像处理板，还需要定制相应的AI算法，在算法的赋能下，智能化的摄像头就打造完成，它能够实现对视野范围内的智能AI识别检测。成都目标图像识别模块算法
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