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而像标注、适配性移植部署等工作会耗费图像算法工程师大量时间和精力。对于时间成本的把控不到位，就变相增加了项目整体成本。基于以上强烈的市场需求，成都慧视光电技术有限公司经过两年的研发改进，推出了SpeedDP深度学习算法开发平台，该平台一经推出就得到了广大图像算法工程师的高度认可，尤其是一些图像标注项目多、任务重的科研院所，更是对SpeedDP高度推崇。SpeedDP作为一款专门针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，能够给用户提供从数据标注、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。平台提供丰富的算法参数设置接口，满足不同用户业务场景的定制化需求。此外，慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署，满足一些客户需要对敏感数据或特定数据进行训练防止数据泄露的要求。慧视RK3399图像跟踪板支持图像识别模块识别目标（人、车）。成都图像识别模块设备

虽然目前AI还没有那么让我们满意，但是在许多领域，当前的AI发展程度已经完全能够替代人工，胜任一些工作，图像标注就是其中之一。在人工智能、大数据分析、自动驾驶等行业都需要进行大量的图像标注工作，这些相关企业要么自己搭建团队，要么寻找外面的公司，于是就产生了大量的图像标注师岗位，这些岗位薪酬大都在4-6K之间，随着岗位数量的增多，成本也不断增加。对于专业的图像标注公司而言，有着源源不断的任务，那么这些图像标注师几乎不可能出现空挡时间，而对于有图像标注需求，但是这些需求并不持久、或者说断断续续，那么在这个空隙时间内，图像标注师就是一个闲职，产生的成本将是一个负担。成都视频图像识别模块应用慧视光电的RK3588是什么样的板卡？

我国家的机动车数量庞大，但是停车位的建设却没有很好的跟上节奏，这也就导致许多车在出行时找不到停车位，车主也就不得不临时将车停放在路边。随着路边停放车辆的不断增多，原本宽敞的道路也就变得狭窄，严重时甚至会堵得水泄不通。此外，一些大车由于阻挡视野，还容易造成“鬼探头”等事故。通常情况下，交管部门会利用路边的抓拍设备进行违停抓拍或者巡逻车进行巡逻，但是从实际效果来看，作用并不明显。于是，无人机被派上用场。

管人员远程操控无人机在道路上空进行巡飞，就能够发现哪条路上有违停车辆。相较于传统治理，无人机拥有更高视野及机动性。在提前规划无人机航线后，“自动机场”内部署的无人机会定时进行空中巡视，一旦发现违停车辆即开展图像取证。随后，后台系统将实时推送违停提示短信至车主，提醒其在10分钟内驶离。对于规定时间内未驶离的车辆，系统将通知附近的警力赶赴现场，二次取证并进行整治。这个过程中，可以利用无人机吊舱进行辅助，吊舱的使用能够进一步提升效率。例如成都慧视开发的VIZ-GT07D微型三轴双光惯性稳定吊舱，吊舱集成了640×512高分辨率红外相机、1300万像素的全高清可见光相机和陀螺稳定平台。当发现违停车辆时，无需抵近，即便是夜间也能够通过变焦放大就能够对车辆进行信息取证。慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案能够实现安全生产。

高空坠物已经成为城市安全的一大威胁，一方面来自于人，而另一方面则来自于建筑物。以前的楼房大都是马赛克墙面，然后在外面再涂一层亚士漆作为保护，随着楼房建成年份变久，楼房的外立面历经风吹雨晒，就会出现、起壳、空鼓、渗水等迹象。传统的检查模式，需要“蜘蛛人”进行排查，这种方法费时费力，准确度也难以控制。无人机和吊舱的出现则有效解决了这一难点。无人机搭载吊舱，对大楼进行细致的扫描，就能够将建筑外墙的情况尽收眼底，就像给大楼拍CT一样。这种吊舱需要具备红外热成像的功能，通过太阳照射墙面的温度，捕捉肉眼不可见的隐患，如果外墙存在缺陷，则会呈现“热斑”和“冷斑”两种形态。搭载吊舱的无人机一二十分钟就能检查完一面墙，效率是人工远远无法企及的。远海牧场监控可以加装慧视RK3399Pro图像处理板。成都运动图像识别模块器

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YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，近期，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。据悉，YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。成都图像识别模块设备