甘肃数据目标识别远程控制

图像标注讲究快而准，面对海量数据时能够快速精细的进行标注，就能够帮助降本增效。传统的人工标注需要一名图像标注师使用工具一帧一直的对图像进行框选然后标注。面对少量图像数据时，可以很好的完成任务，但当数据量庞大时，就显得力不从心，这时候就只能是公司不断增加标注师的岗位，因此也付出了更多的成本。随着AI的兴起，这个难题有了新的解决办法。慧视光电推出了AI自动图像标注平台SpeedDP深度学习算法开发平台，它是一个基于瑞芯微平台的低门槛AI开发平台，能够通过大量的AI部署训练，让AI更加聪明，从而给定一张图像，就能计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。成都慧视开发了VIZ-YWT306微型双光吊舱。甘肃数据目标识别远程控制

高空坠物已经成为城市安全的一大威胁，一方面来自于人，而另一方面则来自于建筑物。以前的楼房大都是马赛克墙面，然后在外面再涂一层亚士漆作为保护，随着楼房建成年份变久，楼房的外立面历经风吹雨晒，就会出现、起壳、空鼓、渗水等迹象。传统的检查模式，需要“蜘蛛人”进行排查，这种方法费时费力，准确度也难以控制。无人机和吊舱的出现则有效解决了这一难点。无人机搭载吊舱，对大楼进行细致的扫描，就能够将建筑外墙的情况尽收眼底，就像给大楼拍CT一样。这种吊舱需要具备红外热成像的功能，通过太阳照射墙面的温度，捕捉肉眼不可见的隐患，如果外墙存在缺陷，则会呈现“热斑”和“冷斑”两种形态。搭载吊舱的无人机一二十分钟就能检查完一面墙，效率是人工远远无法企及的。流畅目标识别控制软件成都慧视开发了VIZ-YWT202微型双光吊舱。

在智慧安防的改造建设当中，降本增效仍是企业的优先，低功耗、高性能的解决方案越来越受到市场青睐。成都慧视利用瑞芯微RV1126芯片开发的Viztra-LE026图像处理板就是一个不错的解决方案。Viztra-LE026图像处理板搭载了4核A7处理器，支持INT8/INT16运算的NPU，算力能够达到2.0TOPS，完全满足安防需求。考虑到降低功耗的需求，Viztra-LE026在开发时，有效精简了设计，板卡结构呈半径为18.5mm的圆形，边缘有四处半径为1mm的圆形凹槽，板厚度为1.5mm，封装器件后的厚度为4mm，在这样的结构设计下，图像跟踪板重量只为5g，板卡正常工作时，整体功耗控制在6W以内。通过慧视图像处理板和传统摄像头的有机结合，能够实现智慧安防的建设，为社区安防保驾护航。

这种AI图像处理板在国内也有很多企业在做，但是由于国内的人形机器人发展程度不如国外，所以AI图像处理板的应用也不尽人意。成都慧视开发的高性能图像处理板Viztra-HE030就十分适合用在人形机器人领域，这块图像处理板采用了高性能芯片RK3588，相比如同类板卡，架构更先进，采用8nmLP制程，搭载八核64位CPU，主频高达2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，内置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，支持主流的深度学习框架。性能强劲的RK3588可为各类AI应用场景带来更强大的性能表现。目标识别算法哪家做得好？

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。据悉，YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。慧视微型双光吊舱能够拥有桥梁助航标志的检测。江西流畅目标识别郑重承诺

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人工标注的精细度完全依靠于人的眼力、技术，面对简单的图像时，尚且可以应付，面对复杂的图像时，就会眼花缭乱。此外，当长时间进行标注时，人工的倦怠也会影响精度。而慧视SpeedDP能够通过不断的深度学习提升能力，这也是人工无法达到的。一个人工标注师的月成本大约在5000-6000元，如果是专门进行大规模图像标注的企业，这种岗位将不在少数，累计起来的人力成本就很多。而AI则不同，AI可以一个人干多个人的活，节约项目开发时间，从而节约成本。甘肃数据目标识别远程控制