安徽多系统适配目标检测应用

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。RK3399搭载AI智能算法，实现目标检测与跟踪。安徽多系统适配目标检测应用

如今，无人机在我们生活中的应用越来越广。例如无人机巡检安防领域，无人机能够到达人无法触及的一些角度，能够很大程度上扩大安防检查的覆盖面。在工地、电力、化工等行业，晚上巡检是必不可少的环节，并且晚上巡检还能发现白天无法看到的一些问题，在白天，一般的相机效果很好，能够看到非常清晰的监控画面，但是到了晚上，就心有余而力不足。这是因为以前大多数相机都是可见光相机，在晚上光源不佳时，就会出现成像模糊、漆黑。这种解决办法是采用红外热像仪传感器，即使在漆黑的夜晚，通过红外成像也能展现出清晰的画面。江苏稳定目标检测参考价格慧视RK3399图像跟踪板支持目标检测识别目标（人、车）。

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。AI智能算法助力森林防火！

传统的人工标注需要一个人坐在电脑前，对每一张图像进行分类然后打上标签，动作反反复复，呈机械化，久而久之便会让人产生厌倦。而AI自动化人工标注就不同，在进行完AI模型训练后，AI就能够自动输出标注好的文件。这就是慧视光电推出的AI自动化图像标注工具——SpeedDP深度学习算法开发平台。平台是一个针对AI零基础用户的低门槛AI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。通过利用SpeedDP进行模型部署，利用深度学习的特性让AI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。智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析，实现降本增效。广东多系统适配目标检测技术

慧视微型双光吊舱非常适用于无人机领域。安徽多系统适配目标检测应用

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。安徽多系统适配目标检测应用