近年來，人們越來越認識到深入理解機器學習數據的必要性。不過，鑒于檢測大型數據集往往需要耗費大量人力物力，它在計算機視覺領域的廣泛應用，尚有待進一步開發。通常，在物體檢測中，通過定義邊界框，來定位圖像中的物體，不僅可以識別物體，還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場景中其他元素的關系。同時，針對類的分布、物體大小的多樣性、以及類出現的常見環境進行了解，也有助于在評估和調試中發現訓練模型中的錯誤模式，從而更有針對性地選擇額外的訓練數據。AI也能夠進行圖像標注。甘肅智慧園區AI智能減員增效

無人機吊艙除了在安防巡檢、應急救援等領域有應用前景外，隨著2024上半年低空經濟的大力發展，吊艙迎來了又一大應用市場。利用無人機載物運輸，具有便利高效的特點，它能夠彌補傳統運輸的不足，提高交通運輸的效率和靈活性，能夠有效連接城區與郊區、城與城之前的資源互送，做到資源的協調調配。低空經濟以無人機為載體，載動物品進行低空運輸，這個過程中就可以用到無人機吊艙，慧視無人機吊艙內置攝像頭+AI圖像處理板，能夠清晰獲得無人機前方畫面，在運輸時能夠實現避障等操作。慧視光電開發的VIZ-GT07D三軸雙光慣性穩定吊艙，集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩定平臺。超小的體積和重量，攜行方便，無論是白天還是夜間，都能夠獲取清晰的視頻畫面，為無人機運輸提供便利。智慧城市AI智能算法分析平臺人工智能和機器學習技術，還可以幫助提高建筑工地的安全性并降低風險。

AI的出現可以很好地解決這個問題。針對于這樣的環境需求，成都慧視推出了基于瑞芯微平臺的深度學習算法開發平臺SpeedDP，它是一款入門級的AI開發平臺，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，提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。經過前期的需求分析，大量的數據訓練，SpeedDP就能夠生成適合行業需求的訓練模型，通過這個模型，就能不斷進行自動化的圖像標注。

而像標注、適配性移植部署等工作會耗費圖像算法工程師大量時間和精力。對于時間成本的把控不到位，就變相增加了項目整體成本。基于以上強烈的市場需求，成都慧視光電技術有限公司經過兩年的研發改進，推出了SpeedDP深度學習算法開發平臺，該平臺一經推出就得到了廣大圖像算法工程師的高度認可，尤其是一些圖像標注項目多、任務重的科研院所，更是對SpeedDP高度推崇。SpeedDP作為一款專門針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，能夠給用戶提供從數據標注、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。平臺提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發平臺支持本地化服務器部署，滿足一些客戶需要對敏感數據或特定數據進行訓練防止數據泄露的要求。媒體人被認為是被ChatGPT取代的高危職業之一。

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。數據的資源越好，模型的準確度就越高。河南慧視光電AI智能

SpeedDP整體安全性很高。甘肅智慧園區AI智能減員增效

這個過程中，如何讓無人機理解并提取分析圖像很關鍵，這就需要高精尖的目標識別算法。成都慧視開發的AI智能算法分析是一種計算機的“分析”和“識別”技術，是一種計算機“視覺”科技，也就是把攝像機當作人的“眼睛”，智能設備終端作為人的“大腦”，讓視頻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。圖像處理板和這樣的目標識別算法的合力之下，就可實時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。這就是無人機實現智能識別的一種高效方法，通過實時的目標識別處理無人機獲取的數據，讓無人機的工作更加高效。甘肅智慧園區AI智能減員增效