目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。小型FPV目標識別選什么圖像處理板？智慧交通圖像識別模塊研發

“啟明935A”系列芯片已經成功點亮，并完成各項功能性測試，達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結合靈活的封裝方式，快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s，四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。吉林RV1126主板圖像識別模塊電子元器件哪里有目標識別AI模塊供應商？

在如今的作業中，無人機路面巡查替代傳統的人工巡查，展現出巨大的效率優勢。像高速施工工地這樣的環境下，施工方為了保障施工安全，就需要對施工范圍進行嚴格管控，傳統的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題，容易出現盲點。相比人工，利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監測，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數據收集，幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門，則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導，緩解交通壓力。

在無人機攝像頭的基礎上加裝慧視光電開發的Viztra-LE026圖像處理板，這是一塊輕型化、低功耗的圖像處理板，用在無人機上面既不會過多占用空間，也不會過多消耗續航，通過目標識別算法的賦能，就可以針對像東北虎這樣的動物AI自動識別，一旦識別到老虎的特征物體，無人機就能夠立即鎖定并抵近觀察，為消防和公安提供精確坐標。Viztra-LE026圖像處理板采用的是瑞芯微RV1126芯片，能夠輸出2.0TOPS的算力。而在算法方面，成都慧視能夠提供一站式AI算法訓練平臺SpeedDP，通過對大量動物的標注數據集的模型訓練，能夠實現對新數據集的快速AI自動標注，然后提升識別算法的性能。如何提升無人機的AI識別精度？

但這也遇到很多難點，通常情況下，視頻回傳的延遲大概在200ms左右，隨著大量的彈打出，視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力，如何在通信帶寬有限的情況下，保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸，是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題，慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合，推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發信道內，例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內，多路視頻和交互控制共用一對收發信道，信道支持數據透傳，外部系統可以使用該信道，傳輸任意格式的數據；可實時調整視頻碼率，在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像。可以使設備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發；能夠基于H265實時視頻編碼；可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機，實現15ms的低延遲編解碼，加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右，目前業界前列。通用性強，使用更加靈活，適用更多應用場景；支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸（1080P60FPS），徹底解決“帶寬苦惱”；整體時延約60ms（含相機、編解碼、顯示，不含傳輸），實現實時控制、實時打擊。 慧視Viztra-LE034圖像處理板可以用于低空經濟領域。河南機載吊艙圖像識別模塊AI智能

低空經濟需要的小型化AI圖像處理板定制。智慧交通圖像識別模塊研發

SpeedDP的出現則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺，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。平臺支持本地化服務器部署，高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的數據標注，這不僅將節約大量的數據標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。智慧交通圖像識別模塊研發