在搭載慧視自研的目標跟蹤檢測算法后，能夠完全釋放性能，滿足各行業(yè)的高性能需求。在執(zhí)行目標檢測跟蹤任務時，可見光通道圖像處理能力在1920×1080分辨率不低于30Hz，紅外通道圖像處理能力在640×512分辨率不低于50Hz。另外，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。RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。江蘇多系統(tǒng)適配目標識別

傳統(tǒng)的圖像標注需要工作人員利用工具對圖像進行挨個分類，打上標簽，這樣的工作將耗費大量時間精力，并且工作的技術含量不足，還得投入相當?shù)娜肆Τ杀?。而SpeedDP真是取代這種工作模式的工具，它通過提供從數(shù)據(jù)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(fā)功能，讓計算機通過學習樣本數(shù)據(jù)的特征表達以及數(shù)據(jù)分布然后實現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。這樣，當給定一張圖像時，就能夠自動計算出該圖像中感興趣的目標物體的類別與位置大?。繕丝颍Ｍㄟ^海量的深度學習，然后實現(xiàn)解放雙手。這個常用的AI算法開發(fā)基本流程，該過程包含從需求分析、數(shù)據(jù)制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。浙江如何目標識別經(jīng)驗豐富RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。

現(xiàn)在城市里面植被豐富，天氣干燥時加上不少樹林落葉、枯枝和枯草，在室外燒紙、點火或亂扔煙頭，就會容易引起火災。國家明令禁止在公共場所吸煙，因此除了法律的約束，更加便捷的手段應該予以應用來彌補人力監(jiān)管的不足。在火星識別領域，慧視光電開發(fā)的RV1126圖像處理板，憑借小巧精悍的性能，優(yōu)異的識別能力，具有重要作用。通過在傳統(tǒng)監(jiān)控、攝像頭等設備中內(nèi)置RV1126圖像處理板，板卡將自帶目標識別算法，能夠對微小火星起到精確識別的功能，一旦目標區(qū)域出現(xiàn)火星，就能立刻向監(jiān)管人員發(fā)出警報。反應時間越快，就越能杜絕火災的發(fā)生，而快速響應的火星識別技術就是人力監(jiān)管的得力幫手。

每次訓練產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會形成數(shù)據(jù)集，在數(shù)據(jù)集測試評估界面，使用帶標注的數(shù)據(jù)集計算一些關鍵性能指標從而對訓練結果進行評估，慧視SpeedDP開發(fā)平臺采用了目標檢測領域常用的AP50、mAP50-95以及準確率和召回率對模型進行整體性評價。點擊“運行評估”開始模型評估并實時顯示評估記錄，點擊“停止評估”可停止當前的評估。完成評估后會彈出”召回率和準確率曲線“這樣用戶能夠更加直觀的了解模型訓練的效果，從而能夠更清楚后續(xù)的迭代優(yōu)化方向?；垡旳I圖像處理板是高精度識別的板卡。

無人機在應急救援領域有著極大的作用，它能夠通過遠程目標識別到達一些比較危險的位置，進行搜尋，為后續(xù)的救援提供信息，例如在地震后，利用無人機搭載吊艙巡飛，就能夠進行信息偵察。此外，在如洪災、等自然災害發(fā)生后，無人機吊艙還可以搜集一些關鍵信息，例如大壩水位線，整個受災區(qū)域的全貌，為救援指揮提供關鍵依據(jù)。無人機吊艙可以分為單光、雙光甚至三光，在應急救援領域，雙光吊艙足以滿足絕大多數(shù)需求，慧視光電旗下產(chǎn)品微型雙光吊艙就具備上述特質(zhì)，它集成了可見光和紅外兩種傳感器，集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩(wěn)定平臺，具備24小時巡飛搜救的條件。工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。天津省時省力目標識別經(jīng)驗豐富

RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡，具備高性能、高精度的優(yōu)點。江蘇多系統(tǒng)適配目標識別

隨著人工智能的興起，AI工程師特別是基于圖像的算法工程師日益成為炙手可熱的香餑餑，特別在一些行業(yè)市場例如工業(yè)領域、軍、工領域等行業(yè)領域，需要根據(jù)具體場景對檢測識別算法進行不斷地優(yōu)化完善，已達到更高的準確率。在這個工作的過程中，對特定目標的數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證、到嵌入式平臺的模型部署是中間重要的工作，拋開人員費用不管，這將需要耗費大量的時間，是否有一款集成的工具，可以節(jié)約圖像算法工程師的時間，提升算法迭代的效率，一直是圖像算法工程師的迫切需求。雖然市場上也有一些零散的工具，甚至一些單位自己也開發(fā)了一些相關的工具，但是因為集成度低，導致使用起來始終不是那么順暢。江蘇多系統(tǒng)適配目標識別