深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的，它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如，神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經過科學家大量的觀察與實驗，總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式，首先拿到互聯網上海量的數據，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。山西智慧小區AI智能減員增效

SpeedDP是成都慧視光電技術有限公司打造的深度學習算法開發平臺，可運行于Windows或Linux操作系統，可完成自動標注、AI算法（目前支持目標檢測）開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，充分保證數據安全的基礎上，幫助客戶減少人力、物力消耗，節省開發時間。目前支持的主要任務功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括rk3399pro、rk3588等。對于一些有圖像標注的企業單位，SpeedDP能夠幫助進行快速的圖像標注，提升效率。山西智慧養老AI智能口罩識別慧視光電開發的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產高性能CPU。

人工智能為各行各業帶來了產業變革，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。

隨著智能跟蹤設備的需求量越來越大，對技術的要求越來越高，市場上出現了專業的圖像跟蹤板研發生產廠家，例如成都慧視光電技術有限公司和一些高校研究所團隊，而且為了快速提升跟蹤的識別率、快速升級迭代，也出現了專業的工具，例如百度的AI訓練工具，除此之外，類似的還有成都慧視光電技術有限公司的SpeedDP深度學習算法開發平臺。該平臺提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。這是成都慧視光電技術有限公司針對于零基礎的AI訓練使用者開發的平臺。慧視RK3399圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。

2023年，全球科技領域受歡迎的當屬AI行業，原以為進入2024會沉寂一段時間，不聊Sora文生視頻大模型的發布又將這一熱度延續到了2024。AI+行業的持續火熱，為我國AI圖像處理板的發展應用提供了契機。我們所熟知的人形機器人在當今已有重要突破，它們已經不再像以前那樣只能進行簡單的直立行走，進行生硬的對話，隨著AI和其他傳感技術的不斷進步，人形機器人已經可以在一些重要行業替代人工進行工作，其中就有制造業、危險化學品行業等，機器人的應用能夠有效節約人力成本，同時，機器人還能夠進行人不能涉及的危險領域。而人形機器人之所以能夠有此作用，就是跟機器視覺有關。工程師以RK3588核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。重慶異物監測AI智能算法分析廠家

慧視RV1126圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。山西智慧小區AI智能減員增效

SpeedDP作為一個低門檻的深度學習算法開發平臺，能夠為使用者提供從數據標注、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。目前，SpeedDP提供網頁端和移動端兩種選擇，網頁端可以在局域網使用，而移動端能夠快速直觀的驗證所開發的不同算法在移動端部署時的實際效果，使用起來更加便捷。SpeedDP也是一個運行在移動設備上的視覺算法測試工具集，支持的主要任務功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括RK3399pro、RK3588等。軟件可運行于Windows或Linux操作系統，來幫助使用者完成自動標注、AI算法（目前支持目標檢測）開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，在充分保證數據安全的基礎上，能夠有效減少人力、物力消耗，節省項目開發時間。山西智慧小區AI智能減員增效