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慧视SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程，即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块：1.数据集管理：采集并制作用于训练和测试的数据集；2.项目配置：根据项目的实际情况，对调整相关配置参数进行定制化开发；3.模型训练：完成训练参数配置，开始模型训练并监控训练过程，损失精度，可接受时，暂停训练；4.模型测试：使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估；5.模型部署：模型测试结果达到预期，进行模型转化和部署。慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。移动目标检测批发商

平台可运行于Windows或Linux操作系统，包含四项基础功能和三项定制选择功能。1.项目配置：含任务属性（当前支持目标检测）、算法模型（当前支持YOLO-X）、项目参数等；2.模型训练：支持模型参数配置、训练过程可视化等；3.模型评估：支持评价体系（如：AP）、结果统计等；4.数据测试：支持数据（图像、视频）的实时加载测试，输出OSD叠加后的测试结果；5.自动标注：基于导入数据集快速生成标注结果，支持标注工具（LabelImg）读取和调整；（定制可选）6.模型部署：支持PC端、嵌入式端（瑞芯微平台，RKNN/RKNN2）两种部署方式，可选；（定制可选）7.Web服务：支持快速搭建Web服务，用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务；（定制可选）湖北国产目标检测RV1126图像处理板识别概率超过85%。

现在的物流企业，已经开始逐步进行无人工厂的建设，通过一个个物流机器人，对快递件进行分类分拣。这些机器人具备智能图像处理的技术，能够识别快递单上所示快递属于哪个配送大区、哪个城市、哪个分部。进而精确的将快递件运送到指定区域。而慧视智能图像处理板的用处便是，能够对这些机器人的摄像头进行进一步智能化升级，让每个机器人能够识别路线，而不会因为大量机器人的使用，造成路线拥堵或者机器碰撞事故。这就是慧视图像处理板在物流领域的大作用。

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.Viztra-LE034图像处理板识别概率超过85%。

图像标注作为一项简单但是枯燥无味的工作，一直被行业期望于被AI取代，慧视光电推出的SpeedDP就是这样一款软件。慧视SpeedDP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。要使用SpeedDP实现自动图像标注，首先要对应不同的数据和算法参数设置，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。通过yolox系列模型的输入，支持可见光图像和红外图像进行分类配置，然后便可点击“开始训练”开始模型训练并实时显示训练记录，点击“停止训练”即可停止当前的训练。RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。江西运动目标检测

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据有关数据显示，截至2023年3月底，全国机动车保有量达4.2亿辆，其中汽车达到3.2亿辆，但是在2022年我国城市停车位缺口就多达8000万，随着2023年汽车总销量的增加，车位紧缺度进一步增加。我们生活出行的各个场景中都可能看到“停车难、难停车”的景象，医院、学校、商圈、景区等更是重灾区，由此引发的交通拥堵等问题也让城市管理者面临严峻考验。其实在很多时候，不只是车位数量少的原因，更多是车位资源信息不透明，分布安排不合理造成诸多交通麻烦。移动目标检测批发商