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工业4.0是当下工业发展的方向，其本质就是通过数据流动自动化技术，通过物联网、AI、图像处理等技术，给设备赋能，不仅能够彻底改变了工厂的运营模式，使之能够自动化流程，减少浪费并提高产品质量。在工业4.0的应用发展中，图像处理具有极其重要的地位，它能帮助机器识别检测周边环境，并在AI算法的作用下，能够对识别到的环境中的物体做出反应，这个过程可以完全达到无人化、自动化流程，节约成本。图像处理技术在工厂自动化作业当中的应用很广，从生产制造到检测运输，处处都有它的身影。Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。吉林网络目标检测

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）内蒙古稳定目标检测售后服务成都慧视光电技术有限公司推出基于全国产化RK3399PRO板的高性能图像处理板卡。

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”。

传统的图像标注需要工作人员利用工具对图像进行挨个分类，打上标签，这样的工作将耗费大量时间精力，并且工作的技术含量不足，还得投入相当的人力成本。而SpeedDP真是取代这种工作模式的工具，它通过提供从数据标注、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，让计算机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。这样，当给定一张图像时，就能够自动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）。通过海量的深度学习，然后实现解放双手。这个常用的AI算法开发基本流程，该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。慧视RK3399板卡可以用于大型公共停车场。

人工智能为各行各业带来了产业变化，如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言，人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱，包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注，这些加起来的成本不可预估，并且很关键的一点是，所有的投入不一定会达到预期的效果。基于这样的行业痛点，慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口，来满足不同用户业务场景的定制化需求。如何实现智能化海上搜救方式？吉林网络目标检测

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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。吉林网络目标检测