但這也遇到很多難點，通常情況下，視頻回傳的延遲大概在200ms左右，隨著大量的彈打出，視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力，如何在通信帶寬有限的情況下，保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸，是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題，慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合，推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發信道內，例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內，多路視頻和交互控制共用一對收發信道，信道支持數據透傳，外部系統可以使用該信道，傳輸任意格式的數據；可實時調整視頻碼率，在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像?？梢允乖O備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發；能夠基于H265實時視頻編碼；可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”?；谄胀?0幀相機，實現15ms的低延遲編解碼，加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右，目前業界前列。通用性強，使用更加靈活，適用更多應用場景；支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸（1080P60FPS），徹底解決“帶寬苦惱”；整體時延約60ms（含相機、編解碼、顯示，不含傳輸），實現實時控制、實時打擊?；垡昐peedDP能夠替代人工標注。吉林圖像標注功能

在很長一段時間內，傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監控糧庫，一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復雜的糧庫環境，一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。海南專業圖像標注有沒有節約大量圖像標注時間的辦法？

長時間一直進行這樣的圖像標注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發了一個深度學習算法開發平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練，形成一個可用的預選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數據集（未進行任何標注）進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數據集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據，對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數據中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統無人機吊艙中植入成都慧視開發的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎，剩下的就需要對自身算法進行不斷優化提升。SpeedDP能夠進行算法模型的提升。

這樣的無人機智慧“眼”可以通過搭載吊艙實現，吊艙內置各種規格的攝像機，能夠實現多角度觀察。而智能化則可以在吊艙的基礎上植入高性能AI圖像處理板。圖像處理板能夠對攝像機獲取的圖像進行AI智能分析，這樣無人機就能夠自動識別缺陷，然后進行信息留存、回傳。在這個領域，成都慧視光電可以根據需求進行多接口圖像處理板的定制，選擇成都慧視開發的RK3588系列圖像處理板，支持選擇SDI、CVBS、LVDS、USB、cameralink等接口。RK3588擁有6.0TOPS的算力，能夠在各種復雜環境進行穩定工作。板卡和識別算法的強強聯合下，無論白天黑夜，無人機都可以實現自助巡檢，就不需要過多的人工參與。也是一種降本增效的舉措。大量的圖像標注工作交給AI。吉林圖像標注功能

AI自動標注工具選SpeedDP。吉林圖像標注功能

在無人機攝像頭的基礎上加裝慧視光電開發的Viztra-LE026圖像處理板，這是一塊輕型化、低功耗的圖像處理板，用在無人機上面既不會過多占用空間，也不會過多消耗續航，通過目標識別算法的賦能，就可以針對像東北虎這樣的動物AI自動識別，一旦識別到老虎的特征物體，無人機就能夠立即鎖定并抵近觀察，為消防和公安提供精確坐標。Viztra-LE026圖像處理板采用的是瑞芯微RV1126芯片，能夠輸出2.0TOPS的算力。而在算法方面，成都慧視能夠提供一站式AI算法訓練平臺SpeedDP，通過對大量動物的標注數據集的模型訓練，能夠實現對新數據集的快速AI自動標注，然后提升識別算法的性能。吉林圖像標注功能