工業(yè)4.0是當下工業(yè)發(fā)展的方向，其本質就是通過數(shù)據(jù)流動自動化技術，通過物聯(lián)網(wǎng)、AI、圖像處理等技術，給設備賦能，不僅能夠徹底改變了工廠的運營模式，使之能夠自動化流程，減少浪費并提高產(chǎn)品質量。在工業(yè)4.0的應用發(fā)展中，圖像處理具有極其重要的地位，它能幫助機器識別檢測周邊環(huán)境，并在AI算法的作用下，能夠對識別到的環(huán)境中的物體做出反應，這個過程可以完全達到無人化、自動化流程，節(jié)約成本。圖像處理技術在工廠自動化作業(yè)當中的應用很廣，從生產(chǎn)制造到檢測運輸，處處都有它的身影。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。北京快速目標檢測應用

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(jīng)網(wǎng)絡組成。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。通過海量的數(shù)據(jù)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(xiàn)自動化，能夠有效減少人力干預。如果需要輸出的圖像數(shù)量龐大，那么是完全能夠實現(xiàn)24小時工作，對于項目時間緊迫的企業(yè)，能夠有效節(jié)約項目開發(fā)時間，進而在總體上減少項目成本支出。河北國產(chǎn)化目標檢測設備AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。

近年來，我國多地智慧城市建設取得較好的成效，諸多創(chuàng)新技術和解決方案得到廣泛應用。而在智慧停車方面，許多公共場所也開始逐步落地應用。一車一桿的系統(tǒng)，智能識別進出入車輛，控制車輛進出入，統(tǒng)計車位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱，該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內存卡等設備于一體，其中圖像處理板內置車牌識別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別，并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優(yōu)化管理。

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杀尽６鳶peedDP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小（目標框）。通過海量的深度學習，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。智能化圖像處理板，讓監(jiān)控視覺及應用更智能更高效。

人工智能為各行各業(yè)帶來了產(chǎn)業(yè)變化，如工業(yè)4.0、無人駕駛等領域。但是對于一般中小企業(yè)而言，人工智能的開發(fā)需要投入大量的時間和金錢，包括長時間反復的深度學習模型訓練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標注，這些加起來的成本不可預估，并且很關鍵的一點是，所有的投入不一定會達到預期的效果。基于這樣的行業(yè)痛點，慧視SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺應運而生。通過提供豐富的算法參數(shù)設置接口，來滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。淺析AI圖像視頻類智能分析芯片的選擇！河北國產(chǎn)化目標檢測設備

慧視光電對RV1126處理板進行二次開發(fā)，實現(xiàn)AI智能應用。北京快速目標檢測應用

作為針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺提供從數(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。此外，針對于研究所等需要數(shù)據(jù)保密的企業(yè)單位，本地化服務器部署，能夠讓數(shù)據(jù)敏感的用戶也無懼信息安全威脅。目前慧視SpeedDP主要提供目標檢測算法的開發(fā)，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。平臺支持labelimg數(shù)據(jù)標注格式，用戶采集得到圖像數(shù)據(jù)后使用labelimg工具進行數(shù)據(jù)標注，然后將圖像文件和標注文件按如圖2所示指定的形式存放即可直接用于模型訓練。北京快速目標檢測應用