給圖像打上標簽是很多行業如自動駕駛、AI周界安防、工業機器人等必須進行的工作。隨著AI的不斷發展，利用AI進行圖像標注成為這個行業的不錯選擇，通過大量的AI開發，對AI進行深度學習訓練，讓AI更聰明，進而使得計算機能夠更好地對圖像進行理解和處理。慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺，通過本地化服務器部署，提供安全的一站式AI數據標注服務。與類似工具不同的是，平臺更加大眾化，即便是AI零基礎的使用者，也能夠通過簡單的學習進行從數據標注、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，同時可以根據實力需求進行功能定制選擇。慧視光電開發的Viztra-LE026圖像處理板就是無人機吊艙用的板卡。湖北專業目標識別系統

首先，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。具有體積小、功耗低、目標檢測準確、跟蹤穩定等優點。用在無人機領域，不會過多增加無人機載重負擔。軟件方面，在此基礎上定制板卡的處理能力，其中：可見光通道圖像處理能力：1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力：640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。識別像素不低于15×15像素，識別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲功能，高清視頻存儲能力不低于1h，以滿足特殊需求。黑龍江網絡目標識別定制導彈的遠程打擊也可以用圖像處理板。

小區是社區的基本生活單元，如何守護這片凈土是社會各界迫切需要解決的問題。小區安防主要以防火防盜為主，在以前，小區的防火防盜系統全靠物業保安的不間斷巡邏，這一模式暴露出覆蓋面、時效性不足等諸多問題。隨著智慧城市建設的深入，運用各種科技設備將小區進行智慧化賦能，從而輔助防火防盜報警，物防模式相對于人防在覆蓋面和監控時間有著優勢。慧視光電開發的AI智能圖像處理板通過定制算法的加持，能夠在小區傳統監控攝像頭的基礎上實現智慧小區的建設，能夠實現門禁系統、火災監測、周界安防、晝夜可視化小區監控等措施。

在智慧門禁領域，為了安全，可以采用人臉識別模式。一方面在小區大門出設置門禁，只有小區住戶通過人臉識別方能打開大門，另一方面在單元樓入口設置人臉識別，只有此單元的居民方能自主進入。慧視AI圖像處理板通過給攝像頭賦能，算法通過對小區、單元樓住戶的人臉數據的學習，就能夠快速識別進入的人是否為該小區或者該單元樓的住戶。在火災監測領域，慧視AI圖像處理板能夠替代傳統的煙感探測器，定制的火星監測算法能夠實時對目標區域的火星進行監測識別，即便是微小火星也可以實現及時報警。慧視光電開發的Viztra-HE030圖像處理板識別性能突出。

人工智能為各行各業帶來了產業變化，如工業4.0、無人駕駛等領域。但是對于一般中小企業而言，人工智能的開發需要投入大量的時間和金錢，包括長時間反復的深度學習模型訓練、人才的培養、大量數據模型的采集標注，這些加起來的成本不可預估，并且很關鍵的一點是，所有的投入不一定會達到預期的效果。基于這樣的行業痛點，慧視SpeedDP深度學習算法開發平臺應運而生。通過提供豐富的算法參數設置接口，來滿足不同用戶業務場景的定制化需求。校園監控的智慧化升級可以用慧視圖像跟蹤板。湖南網絡目標識別遠程控制

慧視光電能夠實現攝像頭變倍鎖定跟蹤不丟失。湖北專業目標識別系統

人工智能是利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。而深度學習是人工智能的子領域，其算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布然后實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。這一能力能夠很好地運用在圖像標注領域，取代傳統的人工標注，提升效率。圖像標注首先要進行目標檢測，通過給定一張圖像，讓計算機計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大小（目標框）。在AI的幫助下，計算機能夠快速地進行海量圖片的檢測篩選。基于這一需求，慧視光電推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺，作為一款針對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開發功能湖北專業目標識別系統