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四川智能化圖像標注產品

來源: 發布時間:2025-07-25

基于以上強烈的市場需求,成都慧視光電技術有限公司推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺,該平臺是一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺,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。SpeedDP深度學習算法開發平臺提供豐富的算法參數設置接口,滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外,慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺支持本地化服務器部署,數據敏感或對數據有保密需求的用戶再也無需擔心數據信息泄露的問題。目前慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能,不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。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。四川智能化圖像標注產品

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圖像識別以圖像處理為基礎,是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作,包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中,以圖像輸入后,一般情況下也會通過圖像形態進行輸出。在圖像識別過程中,將處理后的圖像輸入,一般情況下輸出類別與圖像結構分析。也就是說,圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程,原始圖像經過圖像處理后,抽取特征并加以分類對比,以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據,然后確定物體類型。從本質上來講,可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中,在對圖像中物體進行檢測分離之后,將物體特征提取出來,以形狀、紋理特征等作為提取對象,一般將圖像處理融入到圖像特征提取環節中。待對比分析明確物體類型后,從結構層面上對圖像進行分析。河北圖像標注應用圖像標注在目標檢測中很重要。

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而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術,實現遠程快速維修,通過加裝高性能圖像處理板,機器人能夠精細電網缺陷以及損壞程度,并通過攝像頭實時回傳高清畫面,工程師只需要遠程操控機器人進行修補,實現精細縫合。整個過程只需要極少數的人員參與,整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時,極大地保障了電力供應。成都慧視光電采用RK3588開發而成的Viztra-HE030圖像處理板,具備八核處理器,采用BTB傳輸接口,擁有極強傳輸能力,成都慧視能夠憑借豐富的經驗,快速集成開發SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過6.0TOPS的算力,以及豐富的接口定制,板卡能夠快速適配不同的無人機和機器人,用在我國西部電力運維領域,將是工程師打造智能化維護的關鍵技術。

機器視覺具有定位、識別、測量與檢測四大功能,在工業領域中,機器視覺可以快速、準確地獲取大量信息,并且易于自動處理,因此在質量檢測方面有著廣泛應用。而AI圖像處理板只是實現這些功能的關鍵傳感器。目前,國內的機器視覺領域已經形成了龐大的產業鏈,從以鏡頭、工業相機、圖像捕捉與處理系統等軟硬件研發制造組成的上游環節,到智能化機器視覺集成組裝為主的中游環節,都非常成熟。AI的不斷發展,為機器視覺不斷拓展應用場景,而慧視AI圖像處理板的高性能正好成為該領域的融洽解決方案,相信在不遠的將來,會有越來越多的行業知道AI圖像處理板將為他們帶來巨大的便利。SpeedDP是一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺.

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無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像,而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據需求提供整套的建設方案,實現快速集成開發。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案,兩款產品均使用小巧設計,整體組合重量在30g左右,并且都采用小功耗設計,用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下,能夠實現穩定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全國產化芯片RV1126,能夠輸出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標,能夠識別像素為12*12的目標,且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右(凈重5g(不含鏡頭)),像素分辨率為640*512,采用9/13/25mm三種定焦設計,支持18中偽彩選擇,功耗小于0.75W。節約解放圖像算法工程師的時間。海南自主可控圖像標注

大量的圖像標注工作交給AI。四川智能化圖像標注產品

目標檢測(ObjectDetection)的任務是找出圖像中所有感興趣的目標(物體),確定它們的類別和位置,是計算機視覺領域的主要問題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態,加上成像時光照、遮擋等因素的干擾,目標檢測一直是計算機視覺領域相當有有挑戰性的問題。隨著深度學習的不斷發展,目標檢測的應用愈加廣,現已被應用于農業、交通和醫學等眾多領域。與基于特征的傳統手工方法相比,基于深度學習的目標檢測方法可以學習低級和高級圖像特征,有更好的檢測精度和泛化能力四川智能化圖像標注產品

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