傳統攝像頭通過AI算法的賦能，可以對目標區域內的事物進行自動識別、檢測、跟蹤。例如，搭載于無人機的吊艙，在AI智能算法的加持下，就能鎖定跟蹤路面快速移動的汽車。AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術，作為一種計算機“視覺”科技，可以讓攝像頭當作人的“眼睛”，智能設備終端作為人的“大腦”，讓視頻監控系統具有人一樣的判斷危險或者其他特殊情況發生的能力。通過大量的數據進行訓練，AI智能算法能夠不斷進步，從而更加符合使用者的期望。這種技術能夠廣泛應用于我們的各行各業。慧視AI圖像處理板是高精度識別的板卡。湖南安防AI智能視覺

深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的，它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如，神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經過科學家大量的觀察與實驗，總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式，首先拿到互聯網上海量的數據，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。智慧工地AI智能分析軟件Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。

物質生活水平的不斷提高下，人們對工作、居住等環境安全的重視與日俱增。特別是在城市中，選擇一處房子，除了區位地段，其安防水平也是人們首要考慮的一點。傳統的社區依靠人工巡查來實現安防，即便是監控普及后，傳控監控的有畫無聲、無法24小時監視等弊端也一樣突出，人工+監控的人力運維成本增加使得安防責任服務商苦不堪言，效率低、漏洞多、死角無法覆蓋的問題使得居民怨聲載道。隨著AI的不斷發展，智慧社區開始逐步建設，社區的安防措施也逐漸向智能化轉型。

在智慧農業領域，當無人機掛載吊艙飛行時，攝像頭就能自動獲取作物狀態，并加以分析輸出相應數據，能夠讓管理者更好地了解整體狀況。在交通領域，將AI算法賦能路邊的攝像頭，能夠實現人流量、車流量的智能統計，為交通管理部門提供詳細的車流數據，從而為出臺緩解交通壓力的措施提供數據支撐。AI算法使用大量的訓練數據集來不斷提升自身的識別能力。即使是十分復雜的照片、特征、特征或物體，也可以使用機器學習算法或邏輯來找到。慧視RK3399PRO圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。

SpeedDP作為一個低門檻的深度學習算法開發平臺，能夠為使用者提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。目前，SpeedDP提供網頁端和移動端兩種選擇，網頁端可以在局域網使用，而移動端能夠快速直觀的驗證所開發的不同算法在移動端部署時的實際效果，使用起來更加便捷。SpeedDP也是一個運行在移動設備上的視覺算法測試工具集，支持的主要任務功能包括圖像分類、目標檢測、多目標跟蹤，主要的部署平臺是RockChip嵌入式硬件平臺包括RK3399pro、RK3588等。軟件可運行于Windows或Linux操作系統，來幫助使用者完成自動標注、AI算法（目前支持目標檢測）開發（項目配置、訓練、評估、測試）、模型部署等相關功能，在充分保證數據安全的基礎上，能夠有效減少人力、物力消耗，節省項目開發時間。模型部署，就是將機器學習模型集成到現有的生產環境中，在這個環境中，模型可以接受輸入并返回輸出。甘肅邊海防AI智能目標跟蹤

SpeedDP整體安全性很高。湖南安防AI智能視覺

YOLO（You Only Look Once）是一種目標檢測算法，它使用深度神經網絡模型，特別是卷積神經網絡，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《You Only Look Once：統一的實時目標檢測》中。自發布以來，由于其高準確性和速度，YOLO已成為目標檢測和分類任務中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學習領域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。湖南安防AI智能視覺