北京网络目标检测型号

每年全球因为交通事故死亡人数约一百万人左右，还有几千万人因此而受伤或致残，而造成交通事故的主要原因是醉酒带来的反应迟钝、超速带来的制动延迟等，如何有效的避免此类问题发生，尽量减少人为因素是做好安全出行的优先。随着科技的发展，很多车辆开始加入了辅助驾驶甚至自动辅助驾驶功能，以便在遇到紧急事情发生时，能够让车辆自身紧急制动或者避让的措施来减少事故的发生，这无疑相当于给车辆装上“火眼金睛”，这个“火眼金睛”是安全驾驶至关重要的技术，“火眼金睛”是怎么炼成的呢？通过安装在车辆上的国产化图像检测与跟踪板卡，对车辆前方的影像进行智能分析，准确检测、识别出人、车并进行标注，同时反馈给车辆的“大脑”，从而系统联动做出必要的规避措施。慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。北京网络目标检测型号

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.广东智能化目标检测型号慧视光电对RV1126处理板进行二次开发，实现AI智能应用。

慧视SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程，即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块：1.数据集管理：采集并制作用于训练和测试的数据集；2.项目配置：根据项目的实际情况，对调整相关配置参数进行定制化开发；3.模型训练：完成训练参数配置，开始模型训练并监控训练过程，损失精度，可接受时，暂停训练；4.模型测试：使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估；5.模型部署：模型测试结果达到预期，进行模型转化和部署。

成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板和Viztra-LE026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。图像识别模块使传统的安防摄像机实现安防摄像机的智能化升级！

慧眼智能双光AI成像组件是成都慧视光电技术有限公司在其研发的慧眼智能图像处理板基础上，集成了非制冷红外、可见光相机于一体的智能检测、识别产品，根据客户的需求可搭配不同波段的相机产品。应用场景：该款产品可广泛应用于森林防火、电站检测、安防监控、智慧化工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。目标跟踪：1.配合目标检测，支持自主目标跟踪。2.支持手动指定目标进行跟踪。3.目标跟踪算法具有抗遮挡能力。4.目标跟踪算法具有适宜目标尺度变化的能力。5.输出目标跟踪信息。智能图像处理在机场周界中的应用。北京网络目标检测型号

慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。北京网络目标检测型号

近年来，伴随着大数据时代的来临，深度学习在计算机视觉的许多问题，如图像识别、人脸识别、目标检测领域都取得了巨大成功，与传统的目标检测算法相比，深度学习算法具有更好的表达能力、更高的准确性，深度神经网络在模型架构和学习过程上与人类认识和感知世界的神经系统类似。目标检测和识别现在是视觉方向热门的研究课题，也一直是工业界重点研究的对象。近几年，业内出现了各种各样的检测框架，不断刷新各种性能指标，然而受限于工业应用的性能与成本要求，效率-精度平衡的检测框架成为了优先。团队在该方向进行了一系列的优化设计，创建了全新的移动端实时检测框架，与其他流行的检测框架相比，该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡，基于选用的硬件平台，可以实现性能优良的移动端实时物体检测。北京网络目标检测型号