四川安防监控图像识别模块

图像标注广泛应用于智能驾驶、安防巡检、应急救援等领域。尽管社会为领域培养了大量的图像标注人才，但是人工的弊端仍无法完全弥补。近些年随着AI技术的不断发展，机械化的图像标注工作迎来了改变契机，许多利用AI进行图像标注的平台面向大众，成都慧视推出的SpeedDP深度学习算法开发平台就是利用AI训练、部署实现自动化图像标注。它的出现，极大地改变了图像标注行业的现状。传统标注和AI标注的不同在于传统的图像标注需要人工肉眼判断目标，然后进行手动拉框，如此反复。这是一个机械化的动作，久而久之便会使图像标注员产生倦怠，从而影响效率。此外，面对复杂背景下，目标数量众多、重叠等情况，人工拉框也很无力。高性能的图像识别处理板RK3588.四川安防监控图像识别模块

经过算法的不断升级验证，Viztra-LE026图像处理板能够以30Hz的帧率跟踪像素为2*2的目标，能够识别**小像素为12*12的目标，整个延迟不高于100ms，识别精度能够大于85%。无人机作业，续航是使用者首要考虑的。Viztra-LE026的设计正是考虑了这项因素，首先重量上就不会给无人机增加过多负担，尺寸方面也无需过多空间，低于4W的功耗对于整个无人机的续航影响也是微乎其微。综合这些特点，可见Viztra-LE026图像处理板和无人机的完美契合，将是各领域打造智能无人机的得力助手。山西智慧交通图像识别模块提供商成都慧视开发的Viztra-ME025图像处理板拥有3.0TOPS的算力。

在城市甚至郊外的许多区域，明令禁止无人机航飞，虽然会有人工进行区域巡查，但人工巡查始终无法做到滴水不漏。不法分子往往利用监管松散、薄弱的时候进行黑飞，这就给许多重要区域造成了安全风险。为了有效弥补人工监管的不足，智能化的空域AI识别被提出应用。其中，比较简单的方式是利用图像识别设备，通过目标识别算法的赋能，就能够实现对摄像头目标空域进行24小时不间断的AI识别，一旦发现无人机黑飞，系统能够立即锁定跟踪并向平台发出警报。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板，能够兼容适配国内常规摄像头，在自研目标识别算法的共同作用下，即便是小目标像素的飞行器入侵也能够识别跟踪。目前，该板卡能够识别10*10像素的目标，能够锁定跟踪2*2像素的小目标，且整个目标捕获的时间延迟不大于100ms，快速识别跟踪目标不成问题。

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。100Hz高帧频视频接入需要RK3588图像处理板。

SpeedDP用于模型训练和评估测试的数据集是由一系列的图像和标注文件组成的，平台支持多种开源数据格式如VOC和COCO。而目前平台共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型训练（分割任务支持yolov8模型），通过不断额测试验证，就能够让AI实现海思、RockChip嵌入式硬件平台等模型部署的可视化AI开发功能。经过验证，训练成熟后的AI进行标注时，通常情况下，7-8ms就能标注一张图像，这是人工标注远不能及的速度。目前，我司能够为该平台提供完整的人、车、船等目标检测模型的数据提供，也可以根据应用场景进行特殊定制。成都慧视可以定制高帧频目标跟踪的图像处理板。湖北车载辅助图像识别模块AI智能

利用RK3399Pro开发而成的Viztra-ME025图像处理板。四川安防监控图像识别模块

无人机的迅猛发展，使得无人机的反制技术也水涨船高，常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术，通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板，在算法的作用下，就具备无人机识别的功能，为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快，因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图像处理板。我们都知道，当视频帧率越高时，视频越能够体现画面细节信息，而图像识别算法正是逐帧进行识别，因此，摄像头捕捉到的画面细节越多，识别的精度就会越高。四川安防监控图像识别模块