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我们都知道，在进行救援时，黄金72小时尤为重要，根据应急救援共识，在24小时内，被救出的人员存活率在90%左右；48小时内，存活率在50%-60%；72小时存活率就已经下降到了在20%-30%；之后的时间就更微乎其微。所以每多挖一块土，多掘一分地，都可以给伤者透气和生命的机会。因此，救援无人机搭载吊舱没工作一分钟就能够增加被困人员的生还机会。为了适应应急救援轻巧灵活、工作时间长的需求，慧视微型双光吊舱的整体重量控制在了280g左右，能够有效减轻无人机负担，增加续航能力。慧视Viztra-LE026图像跟踪板能够满足功耗低、高性能的需求。山东多系统适配目标识别供应商

在人工智能时代，图像标注不仅能够反哺AI的发展，还能进一步降低项目成本。传统的图像标注需要人工采用文本或者相应工具机械式的进行图像标签分配，例如谷歌就曾大量使用图像验证码，用户在进行验证码点击的时候也在进行图像人工标注。当然，每个人点击的数量有限，你可能还会觉得很有趣，但当这成为一种常态，成为一项工作的时候，就是极其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面为了解决这项必要且乏味工作带来的枯燥感，一方面提高图像分类标注的效率。AI图像标注开始进入图像分类标注的历史舞台，许多大公司都相继推出了自己的产品，但是高额的费用、地域的限制、数据安全等问题让许多中小企业甚至企事业单位望而却步。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台正在改变日常的图像标注的历史，平民化、性价比高的特点让你不再艳羡那些AI图像标注工具，真正走入“千万家”。河北网络目标识别远程协助RV1126图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。

SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程，即数据标注-> 模型开发-> 应用部署。旨在快速直观的验证所开发的不同算法在移动端部署时的实际效果。测试平台目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪，主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。为了尽可能减小测试工具与实际移动端部署程序之间的差异同时简化测试工具的开发难度，在设计测试平台程序时采用了一些特殊方法。首先使用C和C++设计封装了不同子任务的可执行程序，并通过读取不同配置文件的方式实现不同的功能，然后使用python+streamlit+子程序设计了web服务程序，用户可通过浏览器访问特定网址来使用测试平台。

此外，针对于不同楼层、商户，智能监控也可以进行分类数据管理，便于经营管理者对商户和楼层的人流量数据进行分析，进而采取优胜劣汰的措施，优化商场结构，提高竞争力。这个方案的优点在于，既能够减少人工统计的人力成本，提高效率精度，还能够让监控设备兼具安防识别报警的功能，可谓是一举两得。慧视光电作为一家拥有丰富AI图像处理板开发经验的公司，能够提供商场人流统计的一整套方案建设，包括AI图像处理板的开发、算法的定制以及后续的相关支持。在AI图像处理板和算法的支持下，传统的监控设备将被赋能，以实现精确的目标识别统计，为商场的经营管理提供数据支撑。慧视RV1126图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

在搭载慧视自研的目标跟踪检测算法后，能够完全释放性能，满足各行业的高性能需求。在执行目标检测跟踪任务时，可见光通道图像处理能力在1920×1080分辨率不低于30Hz，红外通道图像处理能力在640×512分辨率不低于50Hz。另外，图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10％，双振幅不小于2/3视场，作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场，作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度应不小于1.5周/s。无人机吊舱用的图像处理板当属慧视Viztra-LE026。吉林可靠目标识别编号

通过目标识别能够实现远程打击。山东多系统适配目标识别供应商

人工智能(AI)是指利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域，深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。通过海量的数据训练，给定一张图像，SpeedDP就能够使用已训练好的模型进行自动化检测并导出标注文件，整个过程完成实现自动化，能够有效减少人力干预。如果需要输出的图像数量庞大，那么是完全能够实现24小时工作，对于项目时间紧迫的企业，能够有效节约项目开发时间，进而在总体上减少项目成本支出。山东多系统适配目标识别供应商