安徽深度学习AI智能视觉

此前，九号电动车的自平衡技术一次次刷新人们的认知，而其中一款探索版车型，甚至加入了智能摄像头，能够识别行人、障碍物，自动规划行驶路线，达成自动驾驶的目的。很多人好奇这种怎么做到的，其实很简单，车辆内部摄像头安装了具备图像处理的传感器。这种传感器就是图像处理板，这类AI板卡在目标识别算法的赋能下，就能够对视野范围的物体进行AI分类识别，从而帮助车辆进行避障。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030，采用的是RK3588开发而成，凭借其工业级的性能，6.0TOPS的算力，就能够在车辆行驶过程中的复杂环境下进行周边环境的快速AI识别分类。当然，算法的能力也十分关键，由于车辆行驶环境的不断变化，算法面临的识别画面也不断变化，如何精细的进行识别，关系到车辆的行驶安全。如何提升FPV识别跟踪的精度？安徽深度学习AI智能视觉

在无人机识别这个领域，应用十分广，因此针对于这方面的教学必不可少。目前国产化的识别传感器当属瑞芯微的RK3588，因此许多院校都会选择采用RK3588来进行教学，成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板就是利用RK3588打造而成，能够根据不同规格的相机深度定制接口。（不同接口的RK3588图像处理板）如果院校想进一步节约时间提升效率，成都慧视还可以提供训练学习设备的整套方案。在高性能Viztra-HE030图像处理板的基础上，根据需求帮助选择合适的相机，并且针对算法这块，我们能够提供一个高效的深度学习算法开发平台SpeedDP，这个平台能够通过大量的识别检测算法模型训练开发，实现对新数据集的快速AI自动图像标注，一方面省去大量手动标注工作，另一方面帮助提升算法性能。重庆智慧城市AI智能视觉利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练跟踪算法。

物联网与人工智能的融合是一个多维度的技术整合过程，涉及数据的收集、分析和智能决策。这一融合的基础在于如何有效地利用物联网设备收集的海量数据，并借助人工智能技术进行深入分析和应用。物联网设备，包括各种传感器和执行器，是数据收集的前线。它们能够实时监测环境参数、设备状态和用户行为，生成大量数据。这些数据是后续分析和决策的基础。人工智能在数据分析方面的能力是其与物联网融合的关键。通过机器学习和深度学习算法，可以从物联网设备收集的数据中识别模式、预测趋势和发现异常。这些分析结果为智能决策提供了依据。

无人机夜间工作时需要依靠红外机芯进行高清成像，而想要具备AI检测识别的能力则可以通过植入图像处理板。成都慧视可以根据需求提供整套的建设方案，实现快速集成开发。慧视Viztra-LE026图像处理板+MiNO 17红外机芯的组合方案，两款产品均使用小巧设计，整体组合重量在30g左右，并且都采用小功耗设计，用在无人机领域不会过多增加负担。在算法的赋能下，能够实现稳定的目标检测识别。Viztra-LE026图像处理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全国产化芯片RV1126，能够输出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能够以30Hz帧率跟踪像素2*2的目标，能够识别像素为12*12的目标，且识别率高于85%。而MiNO 17红外机芯重量在20g左右（净重5g（不含镜头）），像素分辨率为640*512，采用9/13/25mm三种定焦设计，支持18中伪彩选择，功耗小于0.75W。SpeedDP将是图像算法工程师的得力助手。

今年各地陆陆续续出现大范围的强降雨，不少城市更是出现内涝的情况，而乡镇农村更是洪峰过境。突然降临的洪水内涝让受灾地不少人被困，同时也给防汛救援造成了不小的难题，为了尽可能节约救援时间，增加搜救率，前期的信息收集工作十分重要。这项工作交给无人机是当下比较高效的解决方案。无人机便捷灵活，能够轻松到达许多内涝区域搜集信息。搭载光电吊舱则能够实时回传现场画面，不少吊舱具备红外和可见光双光成像的能力，夜间工作也能够清晰成像。除了搜集洪水信息，无人机还可以通过智能化吊舱实现AI智能识别，例如高空飞行作业的无人机通过盘旋扫描，能够识别是否存在被困人员，识别被困人员数量。从而展开精细的救援转移，保障人民生命财产安全。SpeedDP可以让AI更加聪明。专业AI智能提供商

SpeedDP是一个AI算法训练平台。安徽深度学习AI智能视觉

目标识别算法是一种深度学习算法，其聪明程度需要我们不断训练，这就得益于大量的图像标注，通过对车辆行驶环境的数据集的大量标注，能够让AI更加聪明，标注得越多，识别的精度就可能越高。但是大量的图像标注跟工作显然会耗费大量的时间精力。而慧视SpeedDP的出现很好地解决了这个问题。SpeedDP是一个深度学习AI算法训练开发平台，他能够通过现有的算法模型或者自训练一个算法模型，实现对新数据集的快速AI自动标注，以此反复，帮助使用者提升算法性能。能够有效节约大量的时间。安徽深度学习AI智能视觉