激光反無設備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設備部署在預定區(qū)域，AI圖像處理板在算法的加持下，實現(xiàn)對禁飛區(qū)域空中目標的24小時不間斷AI巡邏，能夠快速發(fā)現(xiàn)、鎖定、處置目標，在數(shù)秒內(nèi)利用高能激光毀傷無人機目標。要想到達更加精細的識別目的，板卡的性能很關鍵，同時視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量同樣重要。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節(jié)，這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時，就能夠獲取更多信息，識別的精度就會提升。像成都慧視開發(fā)的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點，通過RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實現(xiàn)更精細的數(shù)據(jù)處理。SpeedDP能夠幫助企業(yè)節(jié)約人力成本。浙江高效圖像標注產(chǎn)品

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種目標檢測算法，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)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《YouOnlyLookOnce：統(tǒng)一的實時目標檢測》中。自發(fā)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(xiàn)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。云南信息化圖像標注傳統(tǒng)的人工標注效率很低。

隨著AI的快速發(fā)展，對應的軟硬件也得到了快速的普及，蘋果公司已經(jīng)推出了新一代的具有AI功能的系列產(chǎn)品，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機用吊艙產(chǎn)品還是邊海防用轉(zhuǎn)臺產(chǎn)品，如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設備，沒有高性能的AI算法，很難在激烈的競爭中獲得優(yōu)勢。特別是針對一些特定場景或特定目標的檢測跟蹤性能提升，圖像算法工程師的壓力與日俱增。按照傳統(tǒng)的做法，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、人工標注、模型訓練、模型部署、效果評估等流程。

隨著大模型時代到來，模型參數(shù)呈指數(shù)級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態(tài)和任務發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務。在這種趨勢下，大模型訓練所需算力巨大，遠超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產(chǎn)大模型技術發(fā)展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓練平臺SpeedDP就可以通過大量的數(shù)據(jù)注入，讓AI進行不斷的模型訓練，不斷地深度學習能夠讓AI更加聰明，為目標檢測、目標識別提供幫助。SpeedDP能夠快速處理海量的圖像數(shù)據(jù)集。

深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關注與發(fā)展。它與機器學習不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如，神經(jīng)學家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經(jīng)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(jīng)過科學家大量的觀察與實驗，總結(jié)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(zhuǎn)變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，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(wǎng)絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)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(shù)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。SpeedDP支持定制開發(fā)。黑龍江省時省力圖像標注大概價格

SpeedDP是一個深度學習算法開發(fā)平臺！浙江高效圖像標注產(chǎn)品

SpeedDP作為一個低門檻的深度學習算法開發(fā)平臺，能夠為使用者提供從數(shù)據(jù)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(fā)功能。目前，SpeedDP提供網(wǎng)頁端和移動端兩種選擇，網(wǎng)頁端可以在局域網(wǎng)使用，而移動端能夠快速直觀的驗證所開發(fā)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(tǒng)，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(fā)（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(shù)據(jù)安全的基礎上，能夠有效減少人力、物力消耗，節(jié)省項目開發(fā)時間。浙江高效圖像標注產(chǎn)品