智慧视觉AI智能图像处理板

随着技术的不断迭代发展,人工智能应用已潜移默化的深入到人们的日常生活中,智能图片搜索、人脸识别、指纹识别、扫码支付、视觉工业机器人、辅助驾驶等图像视频识别产品正在深刻改变着传统行业。而这些功能实现的背后,都要依赖于人工智能数据的标注。但是如果遇到数据量庞大的标注需求，传统的人工标注就显得费时费力，会影响整个项目的进度。慧视SpeedDP是针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。此外，慧视SpeedDP开发平台支持本地化服务器部署，数据敏感的用户也无需担心数据信息泄露的问题。人工智能和机器学习算法可用于分析来自各种来源的大量数据。智慧视觉AI智能图像处理板

随着大模型时代到来，模型参数呈指数级增长，达到万亿级别。大模型逐渐从支持单一模态和任务发展为支持多种模态下的多种任务。在这种趋势下，大模型训练所需算力巨大，远超单个芯片的处理速度，而多卡分布式训练通信损耗巨大。如何提高硬件资源利用率，成为影响国产大模型技术发展和实用性的重要前提。成都慧视推出的AI训练平台SpeedDP就可以通过大量的数据注入，让AI进行不断的模型训练，不断地深度学习能够让AI更加聪明，为目标检测、目标识别提供帮助。贵州定制AI智能毫秒级的AI图像标注工具SpeedDP。

除了高质量数据集产品外，凤凰数据还将推出以数据为中心的一站式AI训练平台，计划于近期开放内测。平台将与高质量数据集市实现互联互通，确保数据在平台内的安全使用。平台也将提供一系列以数据为中心的服务，包括丰富的数据处理工具、可视化模型训练和微调套件、大量的数据和模型评估框架和多云异构的算力资源。在内地，也有很多企业开发了类似平台，慧视光电推出的AI自动图像标注平台SpeedDP就是一个以数据为中心的一站式AI训练平台，通过平台能够让AI不断进行学习，进而更加精确的识别图像。

工业4.0就是无人作业的天下，各行各业都在进行无人化改造，农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向，我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。这些无人农业作业试验区覆盖水稻、玉米、小米等14种作物，累计投入智能农机和系统62万台(套)，智能化作业面积达到1.7亿亩。综合抽样统计，作业效率提升60%、人工减少50%、土地利用率在95%以上。这些无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作，而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控，要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板，这些图像处理板在算法的赋能下，能够实现精细的目标识别和检测，例如无人机，在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱，吊舱内置图像处理板，无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。人工智能和机器学习，可用于分析建筑工地传感器和摄像头的实时数据。

慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成集成可见光摄像机、红外热像仪等传感器，能够实现昼夜成像，内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板，搭载自研AI跟踪算法，重量只有280g。能够对地面车辆、人员等目标进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪，上报目标的图像及坐标信息。慧视VIZ-YWT202微型双可见光吊舱集成宽窄视场2路可见光摄像机，重量小于260g，采用金属外壳，抗冲击力强，具有功耗低、陀螺稳定、小体积、轻重量的优点。慧视VIZ-GT05V微型三轴双可见光惯性稳定吊舱搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器，具备大小两个视场角，能够实时输出1080P的高清可见光视频，可实现夜间微弱光线下的目标观测。可应用于微小型无人飞行器、无人车、无人艇和其他无人观测设备，进行警务执法、电力巡检、安保巡视、救援搜索、消防救火等任务。采用SpeedDP一劳永逸。山西视频识别AI智能减员增效

数据的资源越好，模型的准确度就越高。智慧视觉AI智能图像处理板

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它使用深度神经网络模型，特别是卷积神经网络，来实时检测和分类对象。该算法开始被提出是在2016年的论文《You Only Look Once：统一的实时目标检测》中。自发布以来，由于其高准确性和速度，YOLO已成为目标检测和分类任务中很受欢迎的算法之一。它在各种目标检测基准测试中实现了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到机器学习领域，它拥有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。智慧视觉AI智能图像处理板