傳統的各類攝像頭如監控、無人機吊艙等通常只具備記錄聲畫的作用，要想更加智能化，例如具備目標識別檢測的功能則需要對攝像頭進行升級改造。這個過程植入圖像處理技術是相對便捷的措施。圖像處理是機器視覺技術的方法基礎，包括圖像增強、邊緣提取、圖像分割、形態學處理、圖像投影、配準定位和圖像特征提取等方法。實現這項技術可以采用AI圖像處理板加AI算法。首先在圖像處理板的選擇上，根據攝像頭的使用場景來選配合適性能的圖像處理板。如果是工業環境、復雜環境，則應選擇如RK3588系列的圖像處理板，Viztra-HE030這款板卡就是采用瑞芯微RK3588芯片打造的工業級板卡，八核處理器能夠實現比較高6.0TOPS的算力輸出。無人機AI目標跟蹤選擇哪塊圖像處理板？湖北邊海防圖像識別模塊研發

這之中，攝像頭的智能化識別很重要，能夠避免不少誤會。通過AI技術對圖像和視頻中的內容進行自動檢測，讓電腦像人一樣理解和分析信息，并對特定的違法行為進行抓拍和消息推送。例如，新增違法建筑智能監管，就是依靠智能圖像識別技術，自動識別是否存在新增違建或正在裝修。針對于城市違章違建，物業管理通常是睜一只眼閉一只眼，往往醞釀著事故的萌芽。并且在查處時也容易受到各種問題麻煩。智能化的攝像頭可以很好地解決這個問題。這種攝像頭內置高性能的AI圖像處理板，通過板卡和算法的結合，能夠清晰準確地識別定位監管對象，極大縮短發現到解決問題的周期，減少事故隱患。陜西邊海防圖像識別模塊目標檢測打造一套完整的圖像識別模塊。

智慧城市的建設中，需要用到智慧攝像頭，這些攝像頭與傳統的不一樣，它們能夠模擬人眼進行視覺處理。主要是在攝像頭中植入高性能的AI圖像處理板，這些板卡在定制算法的賦能下，通過對視野內的圖像特征的提取分析，就能夠對物體具備動態跟蹤處理已經后續的識別分析能力。復雜的識別場景中，板卡的性能和AI算法的能力十分關鍵。旗艦級的圖像處理板都是具有工業級的處理能力，在這樣的環境下才能更好地工作，能夠更快處理海量數據，而算法的能力則決定著處理這些信息的精度。

作為一家致力于圖像處理板、算法開發的公司，為了滿足更多行業的鎖定跟蹤需求，慧視光電一直沒有停止自己的技術革新。在現在的許多行業當中常常用到攝像頭進行遠程跟蹤或者目標檢測，例如安防巡檢、巡湖護河執法、無人機投彈、周界安防等，當遇到目標較小不易辨認時，雖然能夠看到更多的畫面，但是物體的細節看不清，這時就需要通過鏡頭的變倍，來放大成像，來展示更多的物體細節。在以前，如果在鎖定跟蹤時進行變焦，就會丟失目標，當遇到目標出現在復雜的場景中時，就容易造成再跟蹤失敗的場景，例如在安防巡檢時，有可疑人物入侵了目標區域，為了進一步獲取可疑人物的細節，需要進行畫面變倍，看看是男是女、著裝如何、有何特征等，為后期的安保人員搜尋提供信息。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板擁有2.0TOPS的算力。

SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數據集是由一系列的圖像和標注文件組成的，平臺支持多種開源數據格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練（分割任務支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發功能。經過驗證，訓練成熟后的AI進行標注時，通常情況下，7-8ms就能標注一張圖像，這是人工標注遠不能及的速度。目前，我司能夠為該平臺提供完整的人、車、船等目標檢測模型的數據提供，也可以根據應用場景進行特殊定制。成都慧視可以定制CVBS接口的RK3588圖像處理板。湖北邊海防圖像識別模塊研發

如何高效進行安防巡檢工作？湖北邊海防圖像識別模塊研發

圖像標注就是給圖像打上標簽標記，例如矩形框等形式，在以前，需要招聘專門的圖像標注師，隨著AI的不斷發展，這個行業正發生翻天覆地的變化。人工智能利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通常情況下，AI開發的基本流程是從需求分析、數據制作、模型訓練、測試驗證再到***的模型部署這幾個步驟，而SpeedDP正式采用標準的AI開發流程，從數據標注到模型開發，然后進行模型部署，來逐步實現自動化的圖像標注。湖北邊海防圖像識別模塊研發