傳統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，還得投入相當的人力成本。而SpeedDP真是取代這種工作模式的工具，它通過提供從數據標注、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開發功能，讓計算機通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布然后實現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小（目標框）。通過海量的深度學習，然后實現解放雙手。這個常用的AI算法開發基本流程，該過程包含從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。保障高效的目標識別能力，要選擇好的圖像處理板。上海移動目標識別辦公平臺

作為一家致力于圖像跟蹤板卡、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。廣東高性能目標識別售價板卡可用于智慧校園。

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，特別在一些行業市場例如工業領域、軍、工領域等行業領域，需要根據具體場景對檢測識別算法進行不斷地優化完善，已達到更高的準確率。在這個工作的過程中，對特定目標的數據標注、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。

圖像標注作為一項簡單但是枯燥無味的工作，一直被行業期望于被AI取代，慧視光電推出的SpeedDP就是這樣一款軟件。慧視SpeedDP提供從數據標注、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開發功能。要使用SpeedDP實現自動圖像標注，首先要對應不同的數據和算法參數設置，慧視SpeedDP開發平臺采用項目配置的方式來對不同的業務需求進行管理。通過yolox系列模型的輸入，支持可見光圖像和紅外圖像進行分類配置，然后便可點擊“開始訓練”開始模型訓練并實時顯示訓練記錄，點擊“停止訓練”即可停止當前的訓練。其原理是提前在圖像跟蹤板中裝入目標圖像，跟蹤板在視場內尋找類似的目標實時檢測，找到之后進行實時跟蹤。

在工業領域如安防巡檢等行業，需要大量攝像頭采集圖像數據并同時快速傳輸；在自動化作業的工廠設備需要攝像頭進行圖像識別檢測來實現避障等行為；在冶金行業，在熔煉、精煉和連鑄等過程中，需要對非金屬夾雜物進行有效地去除。因此，工業領域對于相機的要求十分嚴格。首先，工業相機需要性能穩定，耐用性、抗干擾能力突出，能夠連續高度工作。其次，工業相機要能夠抓拍高速運動的物體，通過相機能夠看到產品是否出現拉毛、模糊、變形等。然后，工業相機對于輸出的圖像幀率要求高，例如在開發金屬類材料時，高幀率相機能夠觀察材料受到沖擊時內部裂紋的方向和狀態，分析材料受損時材料的結構。傳統的基于DSP的圖像跟蹤設備已經難以達到應用的要求。云南高性能目標識別自主可控

無人機吊艙能夠在高空識別被困人員。上海移動目標識別辦公平臺

人工智能(AI)是指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然后實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通過海量的數據訓練，給定一張圖像，SpeedDP就能夠使用已訓練好的模型進行自動化檢測并導出標注文件，整個過程完成實現自動化，能夠有效減少人力干預。如果需要輸出的圖像數量龐大，那么是完全能夠實現24小時工作，對于項目時間緊迫的企業，能夠有效節約項目開發時間，進而在總體上減少項目成本支出。上海移動目標識別辦公平臺