雖然現(xiàn)在各種公共交通已十分便捷，但是仍然存在許多無證、無資質的車輛，這些車輛無視交通法規(guī)，所以超速超載，儼然成為公路安全一大隱患。例如在車站出入口，經常會有很多人進行拉客，雖然說是坐滿就走，但是為了利益比較大化，超員那是常有的事。再比如暑期來臨，各種培訓班、托兒所成批出現(xiàn)，也由此滋生了許多“黑校車”，為了盡可能的節(jié)約成本，常常讓所有學生擠在一輛車內，嚴重危及孩子安全。要想避免事故的發(fā)生，則需要警民合作，路人積極提供線索，而管理部分則迅速行動，對車輛進行追蹤攔截。圖像標注是一項繁瑣的工作。云南AI智能視覺

工業(yè)4.0就是無人作業(yè)的天下，各行各業(yè)都在進行無人化改造，農業(yè)領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向，我國已經成功建立了31個無人農業(yè)作業(yè)實驗區(qū)。這些無人農業(yè)作業(yè)試驗區(qū)覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農機和系統(tǒng)62萬臺(套)，智能化作業(yè)面積達到1.7億畝。綜合抽樣統(tǒng)計，作業(yè)效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業(yè)區(qū)利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設備要想實現(xiàn)這些功能要么是人工的遠程精細操控，要么就是靠圖像處理來實現(xiàn)完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠實現(xiàn)精細的目標識別和檢測，例如無人機，在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內置圖像處理板，無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。云南AI智能視覺數(shù)據標注很麻煩，所以需要AI介入。

機器人是AI落地應用的一個很重要載體，AI賦能的機器人能夠在安防巡檢、自動化作業(yè)、應急救援等領域發(fā)揮重要作用。在電力巡檢當中，傳統(tǒng)的模式需要人工一步一步走出來，面對假設在各種環(huán)境中的輸電線，這種模式弊端重重，費時費力。而常年經受風吹雨曬的輸電線，在使用久了之后，難免會出現(xiàn)電力設備損壞缺失等問題，AI賦能下的機器人的出現(xiàn)，為這項行業(yè)的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機器人內置可見光和紅外攝像頭，能夠實現(xiàn)晝夜巡檢，然后再內置高性能的AI圖像處理板，就能夠運用AI識別、多機協(xié)同、數(shù)字孿生、巡檢監(jiān)控等技術，實現(xiàn)自動巡視、缺陷和表計自動識別和告警、巡視報表自動生成和發(fā)送等功能，實現(xiàn)場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。

成都慧視光電技術有限公司開發(fā)的吊艙均搭載了高性能國產化芯片RK3588開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，這款板卡內部植入了自主研發(fā)的智能圖像算法，架構更先進，核心數(shù)8核（4大4?。?，算力6.0TOPS，支持豐富的輸出接口，同時支持H264、H265兩類視頻編碼?？蓪崟r對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。能夠讓無人機的“眼睛”智能化，讓高空目標識別、信息偵查、鎖定跟蹤成為可能。如何提升FPV識別跟蹤的精度？

AI大浪潮下，許多企業(yè)都在不斷借助AI來提升自己的行業(yè)競爭力，數(shù)據標注企業(yè)也不例外，傳統(tǒng)的人工標注效率不足的弊端困擾了多年，如今新的“引擎”就在眼前，他們當然不會放過這個機會。針對這樣的需求，慧視光電利用AI模型訓練打造的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，就可以替代人工進行海量的圖像數(shù)據標注。相比于人工，SpeedDP具有多個優(yōu)勢?；垡昐peedDP的出現(xiàn)，將是數(shù)據標注企業(yè)降本增效的得力幫手，目前慧視SpeedDP開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練AI識別算法。貴州專業(yè)AI智能提供商

SpeedDP是一個AI訓練平臺。云南AI智能視覺

AI的不斷應用發(fā)展使得傳統(tǒng)的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統(tǒng)的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現(xiàn)讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發(fā)流程，通過從需求分析、數(shù)據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。SpeedDP用于模型訓練和評估測試的數(shù)據集是由一系列的圖像和標注文件組成的，平臺支持多種開源數(shù)據格式如VOC和COCO。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓練（分割任務*支持yolov8模型），通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現(xiàn)海思、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發(fā)功能。云南AI智能視覺