省时省力目标检测互惠互利

据有关数据显示，截至2023年3月底，全国机动车保有量达4.2亿辆，其中汽车达到3.2亿辆，但是在2022年我国城市停车位缺口就多达8000万，随着2023年汽车总销量的增加，车位紧缺度进一步增加。我们生活出行的各个场景中都可能看到“停车难、难停车”的景象，医院、学校、商圈、景区等更是重灾区，由此引发的交通拥堵等问题也让城市管理者面临严峻考验。其实在很多时候，不只是车位数量少的原因，更多是车位资源信息不透明，分布安排不合理造成诸多交通麻烦。RK3399PRO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。省时省力目标检测互惠互利

给图像打上标签是很多行业如自动驾驶、AI周界安防、工业机器人等必须进行的工作。随着AI的不断发展，利用AI进行图像标注成为这个行业的不错选择，通过大量的AI开发，对AI进行深度学习训练，让AI更聪明，进而使得计算机能够更好地对图像进行理解和处理。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台，通过本地化服务器部署，提供安全的一站式AI数据标注服务。与类似工具不同的是，平台更加大众化，即便是AI零基础的使用者，也能够通过简单的学习进行从数据标注、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，同时可以根据实力需求进行功能定制选择。安徽目标检测技术用于安防监控及状态监测的摄像头数量的飞速发展。

成都慧视开发的RK3588和RV1126图像处理板，搭载自研的目标识别、跟踪算法后，无人机能够凭借其低发现率的特征，借助平台搭载的各类探测设备，可以为指挥官提供丰富及时的战场信息（包括敌情、地理环境、电磁环境、战损情况等），结合侦察卫星等其他探测手段，可以形成从战略到战术层面的立体信息获取系统，更好的支持各级指挥官及时准确的作出判断。此外，RK3588和RV1126还能进行精确的远程打击，两款板卡都具备小型化、轻量化的优点，不会过多占用无人机空间增加重量，搭载远程导弹后，飞行到目标区域高空，通过AI智能化图像处理，就能自动或者手动识别打击对象。

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.如何实现目标检测及跟踪？

平台可运行于Windows或Linux操作系统，包含四项基础功能和三项定制选择功能。1.项目配置：含任务属性（当前支持目标检测）、算法模型（当前支持YOLO-X）、项目参数等；2.模型训练：支持模型参数配置、训练过程可视化等；3.模型评估：支持评价体系（如：AP）、结果统计等；4.数据测试：支持数据（图像、视频）的实时加载测试，输出OSD叠加后的测试结果；5.自动标注：基于导入数据集快速生成标注结果，支持标注工具（LabelImg）读取和调整；（定制可选）6.模型部署：支持PC端、嵌入式端（瑞芯微平台，RKNN/RKNN2）两种部署方式，可选；（定制可选）7.Web服务：支持快速搭建Web服务，用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务；（定制可选）全国产化智能处理板应用广阔。贵州目标检测诚信推荐

慧视RK3399PRO图像跟踪板支持目标检测识别目标（人、车）。省时省力目标检测互惠互利

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”。省时省力目标检测互惠互利