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图像标注作为一项简单但是枯燥无味的工作，一直被行业期望于被AI取代，慧视光电推出的SpeedDP就是这样一款软件。慧视SpeedDP提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。要使用SpeedDP实现自动图像标注，首先要对应不同的数据和算法参数设置，慧视SpeedDP开发平台采用项目配置的方式来对不同的业务需求进行管理。通过yolox系列模型的输入，支持可见光图像和红外图像进行分类配置，然后便可点击“开始训练”开始模型训练并实时显示训练记录，点击“停止训练”即可停止当前的训练。慧视光电对RV1126处理板进行二次开发，实现AI智能应用。网络目标检测参考价格

图像标注是一项繁琐的工作，它将耗费工作人员大量的时间精力，长时间的重复动作，也使得工作人员变得倦怠。随着AI技术的不断进步，使用AI来对目标进行分类然后识别，是行业大趋势。这种方式不仅高效，还能节约成本，是企业降本增效的不错选择。SpeedDP是一个针对于0基础从业人员的AI深度学习算法开发平台，它能帮助使用者实现一键式的目标识别、标注，完全解放双手，提升效率。并且本地化的部署方式，能够有效保障企业的各种数据安全。网络目标检测参考价格RV1126图像处理板识别概率超过85%。

传统的图像标注需要工作人员利用工具对图像进行挨个分类，打上标签，这样的工作将耗费大量时间精力，并且工作的技术含量不足，还得投入相当的人力成本。而SpeedDP真是取代这种工作模式的工具，它通过提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能，让计算机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。这样，当给定一张图像时，就能够自动计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。通过海量的深度学习，然后实现解放双手。这个常用的AI算法开发基本流程，该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。

基于市场的紧迫需求，成都慧视光电技术有限公司推出了SpeedDP深度学习算法开发平台，该平台基于成都慧视光电技术有限公司多年的实际开发经验以及与众多客户沟通调研的成果，耗费两年时间，经过客户反复试用，不断根据反馈进行完善更新，形成了可以上市销售的重磅产品。SpeedDP深度学习算法开发平台提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP深度学习算法开发平台分为基础版和定制版，客户可以根据自己的实际需要，选择相应的版本。慧视RV1126图像跟踪板支持目标检测识别目标（人、车）。

人类可以识别和分类不同物体，但是计算机并不能主动实现，于是我们就通过图像标注来使计算机视觉解释它接收到的视觉数据。图像标注能够帮助计算机给不同类型的图像打上标签等信息，使计算机能够对这些图片进行理解和分类，帮助使用者能够更快的完成一些工作。随着近些年AI技术的突飞猛进，将AI技术运用到图像标注领域，已成为可能。为了让AI图像标注面向大众化，许多企业都推出了各异的产品，慧视光电打造的SpeedDP深度学习算法开发平台就是在这样的市场环境下诞生。慧视光电助力电力巡检智能化进程。稳定目标检测厂家电话

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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。网络目标检测参考价格