無人機在軍備領域有著突出作用，它不僅能幫助進行信息偵查，還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中，在智能精細打擊領域，少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析，能夠實現對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式，能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響，盡可能保證無人機的重復使用，圖像處理設備顯然比無人機本身更加經濟。除了硬件方面，要實現這樣的精細打擊，算法的能力至關重要。在實際應用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力，這個過程周期不可估量。傳統方式下，需要大量的外場測試驗證，整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現，則很好的優化了這個過程。利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練AI算法。湖南慧視光電AI智能科技

成都慧視光電技術有限公司開發的Viztra-HE030圖像處理板，利用國產化高性能芯片RK3588開發而成，它能夠實現6.0TOPS的算力，能夠輕松應對糧庫內部復雜的環境，成都慧視可以根據客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制，實現快速的AI害蟲識別。在算法方面，可以使用自己的算法，我司還可以根據需求定制提供算法性能訓練提升工具SpeedDP，平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓練，提升自身算法精度，進而提升攝像頭害蟲識別精度。山西智慧小區AI智能減員增效利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練AI識別算法。

AI大浪潮下，許多企業都在不斷借助AI來提升自己的行業競爭力，數據標注企業也不例外，傳統的人工標注效率不足的弊端困擾了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他們當然不會放過這個機會。針對這樣的需求，慧視光電利用AI模型訓練打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP，就可以替代人工進行海量的圖像數據標注。相比于人工，SpeedDP具有多個優勢。慧視SpeedDP的出現，將是數據標注企業降本增效的得力幫手，目前慧視SpeedDP開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能，不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。圖像標注很麻煩，所以需要AI介入。

這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內部安裝圖像處理板，這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼，有了這個智慧眼，無人機就能夠對視野范圍內的物體進行AI識別，從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發而成，具備2.0TOPS的算力，外形呈圓形化設計，整體外觀大小為Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優勢，不會過多占用和消耗無人機的內部空間和續航。如何快速完成大量的圖像標注工作？陜西慧視光電AI智能廠家

可以幫助進行算法訓練的工具有哪些？湖南慧視光電AI智能科技

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。湖南慧視光電AI智能科技