在人工智能時代，圖像標注不僅能夠反哺AI的發展，還能進一步降低項目成本。傳統的圖像標注需要人工采用文本或者相應工具機械式的進行圖像標簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗證碼，用戶在進行驗證碼點擊的時候也在進行圖像人工標注。當然，每個人點擊的數量有限，你可能還會覺得很有趣，但當這成為一種常態，成為一項工作的時候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標注的效率。AI圖像標注開始進入圖像分類標注的歷史舞臺，許多大公司都相繼推出了自己的產品，但是高額的費用、地域的限制、數據安全等問題讓許多中小企業甚至企事業單位望而卻步。慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺正在改變日常的圖像標注的歷史，平民化、性價比高的特點讓你不再艷羨那些AI圖像標注工具，真正走入“千萬家”。RV1126可以根據需要定制。貴州視頻圖像識別模塊系統

隨著技術的不斷迭代發展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產品正在深刻改變著傳統行業。而這些功能實現的背后,都要依賴于人工智能數據的標注。但是如果遇到數據量龐大的標注需求，傳統的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度。慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI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。SpeedDP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。此外，慧視SpeedDP開發平臺支持本地化服務器部署，數據敏感的用戶也無需擔心數據信息泄露的問題。貴州自主檢測圖像識別模塊軟件精確的遠程打擊可以采用慧視RV1126圖像處理板。

隨著網購的不斷興盛，物流企業之間逐漸“卷”起來了，通過智慧物流的建設，來提升自家物流速度、物流服務體驗，以獲得更多的市場青睞。與傳統物流不同，智慧物流讓物流系統通過傳感器獲取各種末端信息，然后將信息通過互聯網傳輸到數據中心進行相應存儲和處理，進而指揮各個物流環節執行相應操作，高效整合、調度和管理各類物流資源，為各參與方提供應用服務。從功能框架看，智慧物流主要包括智能感知、智能決策、智能執行三大模塊。從技術框架看，智慧物流主要包括智能運輸、智能倉儲、智能配送、智能包裝、智能裝卸、智能信息處理六個方面。要想實現這些功能，智能化圖像處理板能夠提供巨大幫助。慧視光電開發的智能圖像處理板在定制化的算法賦能下，能夠進行自主化的目標檢測識別。在智慧物流領域，能夠幫助企業實現很多智能化、無人化場景。

無損檢測法是一種常用的故障診斷技術，故障診斷從本質上來講就是模式識別問題，而模式識別又可以狹義地理解為圖像識別。從介紹圖像、圖像識別、圖像識別過程和圖像識別系統的基本概念著手，就幾種常用圖’像識別方法的原理和特點進行比較，給出了CCD圖像獲取系統的組成。然后結合發動機曲軸的一種自動磁粉探傷系統實例，對系統的圖像處理和識別流程進行詳細的討論，并針對一般無損檢測系統難以滿足曲軸的檢測要求和精度要求的狀況，提出經過改進的一種適用于曲軸的整體無損檢測系統。該系統有助于高效和完整地獲取整個曲軸的圖像，提高圖像信息的質量，從而提高發動機曲軸表面缺陷檢測的準確性和可靠性。無人機小吊艙可以采用慧視RK3399圖像處理板實現遠程目標鎖定。

RV1126圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標檢測準確、跟蹤穩定等優點。用在無人機領域，不會過多增加無人機載重負擔。軟件方面，在此基礎上定制板卡的處理能力，其中：可見光通道圖像處理能力：1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力：640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。識別像素不低于15×15像素，識別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲功能，高清視頻存儲能力不低于1h，以滿足特殊需求。RK3399圖像處理板是我司自主研發的圖像識別模塊板，該板卡采用國產高性能CPU。貴州視頻圖像識別模塊系統

慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。貴州視頻圖像識別模塊系統

圖像識別技術在可以被廣泛應用之前，一個重要的挑戰是，怎樣才能知道一個模型對未曾出現過的場景仍然具有很好的泛化能力。在目前的實踐中，數據集被隨機劃分為訓練集和測試集，模型也相應地在這個數據集上被訓練和評估。需要注意的是，在這種做法中，測試集擁有和訓練集一樣的數據分布，因為它們都是從具有相似場景內容和成像條件的數據中采樣得到的。然而，在實際應用中，測試圖像或許會來自不同于訓練時的數據分布。這些未曾出現過的數據可能會在視角、大小尺度、場景配置、相機屬性等方面與訓練數據不同。慧視光電推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP就能夠通過不斷的訓練，達到快速圖像標注的目的，讓AI能夠更加精確的識別目標。貴州視頻圖像識別模塊系統