西藏目标检测应用

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。成都RV1126智能处理板供应商。西藏目标检测应用

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。西藏目标检测应用智能目标检测及追踪，让目标无处可藏。

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”。

人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。而深度学习是人工智能的子领域，其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。这一能力能够很好地运用在图像标注领域，取代传统的人工标注，提升效率。图像标注首先要进行目标检测，通过给定一张图像，让计算机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）。在AI的帮助下，计算机能够快速地进行海量图片的检测筛选。基于这一需求，慧视光电推出了SpeedDP深度学习算法开发平台，作为一款针对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.慧视光电助力电力巡检智能化进程。

每次训练产生的数据会形成数据集，在数据集测试评估界面，使用带标注的数据集计算一些关键性能指标从而对训练结果进行评估，慧视SpeedDP开发平台采用了目标检测领域常用的AP50、mAP50-95以及准确率和召回率对模型进行整体性评价。点击“运行评估”开始模型评估并实时显示评估记录，点击“停止评估”可停止当前的评估。完成评估后会弹出”召回率和准确率曲线“这样用户能够更加直观的了解模型训练的效果，从而能够更清楚后续的迭代优化方向。智能图像检测在智慧校园的应用。天津靠谱的目标检测

慧视RK3399图像跟踪板支持目标检测识别目标（人、车）。西藏目标检测应用

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。西藏目标检测应用