云南多系统适配目标识别

成都慧视开发的RK3588和RV1126图像处理板，搭载自研的目标识别、跟踪算法后，无人机能够凭借其低发现率的特征，借助平台搭载的各类探测设备，可以为指挥官提供丰富及时的战场信息（包括敌情、地理环境、电磁环境、战损情况等），结合侦察卫星等其他探测手段，可以形成从战略到战术层面的立体信息获取系统，更好的支持各级指挥官及时准确的作出判断。此外，RK3588和RV1126还能进行精确的远程打击，两款板卡都具备小型化、轻量化的优点，不会过多占用无人机空间增加重量，搭载远程导弹后，飞行到目标区域高空，通过AI智能化图像处理，就能自动或者手动识别打击对象。传统的基于DSP的图像跟踪设备已经难以达到应用的要求。云南多系统适配目标识别

在工业领域如安防巡检等行业，需要大量摄像头采集图像数据并同时快速传输；在自动化作业的工厂设备需要摄像头进行图像识别检测来实现避障等行为；在冶金行业，在熔炼、精炼和连铸等过程中，需要对非金属夹杂物进行有效地去除。因此，工业领域对于相机的要求十分严格。首先，工业相机需要性能稳定，耐用性、抗干扰能力突出，能够连续高度工作。其次，工业相机要能够抓拍高速运动的物体，通过相机能够看到产品是否出现拉毛、模糊、变形等。然后，工业相机对于输出的图像帧率要求高，例如在开发金属类材料时，高帧率相机能够观察材料受到冲击时内部裂纹的方向和状态，分析材料受损时材料的结构。吉林多系统适配目标识别情况图像处理板能够让摄像头自动锁定跟踪。

人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。而深度学习是人工智能的子领域，其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然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。这一能力能够很好地运用在图像标注领域，取代传统的人工标注，提升效率。图像标注首先要进行目标检测，通过给定一张图像，让计算机计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。在AI的帮助下，计算机能够快速地进行海量图片的检测筛选。基于这一需求，慧视光电推出了SpeedDP深度学习算法开发平台，作为一款针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能

每次训练产生的数据会形成数据集，在数据集测试评估界面，使用带标注的数据集计算一些关键性能指标从而对训练结果进行评估，慧视SpeedDP开发平台采用了目标检测领域常用的AP50、mAP50-95以及准确率和召回率对模型进行整体性评价。点击“运行评估”开始模型评估并实时显示评估记录，点击“停止评估”可停止当前的评估。完成评估后会弹出”召回率和准确率曲线“这样用户能够更加直观的了解模型训练的效果，从而能够更清楚后续的迭代优化方向。板卡是可以用于远程打击的。

在硬件方面，针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口，针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口，视频输出接口则采用H.264编码。这样，定制下的RV1126图像处理板就能实现对索尼7520相机基本的接收可见光和红外视频、对目标进行跟踪、输出目标测偏量的功能（特别是典型目标（人、车）检测和识别）。并且能够同时识别处理多达8批目标，识别概率超过85%。此外，根据客户需求，还可以定制以下功能：波门自动搜索和波门引导跟踪功能；具有质心和模板匹配2种跟踪方式；具有跟踪波门手动/自动调节功能；质心跟踪方式下具有黑/白目标手动设置功能；具有十字分划显示/隐藏功能；具有十字分划位置调节功能；以十字中心1~4倍电子放大功能，步长0.1；具有较好的抗背景干扰和抗遮挡能力；具有“画中画”功能，“画中画”显示比例（显示框尺寸）可设置；具有视频输出功能；具有视频记录功能；具有OSD功能；具有自检功能；支持通过网口输出图像（RTSP推流）和接收发送控制指令（TCP协议）；支持透传基本相机控制指令：变焦、变倍、通道切换等。慧视光电开发的图像处理板还能够跟踪小目标。山东高性能目标识别情况

Viztra-LE026图像处理板采用圆形外形设计，大小为38mm*12mm，整体重量控制在12g左右。云南多系统适配目标识别

传统的人工标注需要一个人坐在电脑前，对每一张图像进行分类然后打上标签，动作反反复复，呈机械化，久而久之便会让人产生厌倦。而AI自动化人工标注就不同，在进行完AI模型训练后，AI就能够自动输出标注好的文件。这就是慧视光电推出的AI自动化图像标注工具——SpeedDP深度学习算法开发平台。平台是一个针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。通过利用SpeedDP进行模型部署，利用深度学习的特性让AI通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。云南多系统适配目标识别