多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標注框等方法相比，多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態，通過大量的多邊形標注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中，標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度，相較于矩形框標注更加費時費力，如果遇到大量待標注目標，則極大地影響工作效率。SpeedDP能夠打造需要的算法模型。湖北安全圖像標注優勢

物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環境的感知和認識，屬于高級的計算機視覺范疇。它是以數字圖像處理與識別為基礎的結合人工智能、系統學等學科的研究方向，其研究成果被廣泛應用在各種工業及探測機器人上。隨著計算機及信息技術的迅速發展，圖像識別技術的應用逐漸擴大到諸多領域，尤其是在面部及指紋識別、衛星云圖識別及臨床醫療診斷等多個領域日益發揮著重要作用。通常圖像識別技術主要是指采用計算機按照既定目標對捕獲的系統前端圖片進行處理，在日常生活中圖像識別技術的應用也十分普遍，比如車牌捕捉、商品條碼識別及手寫識別等。隨著該技術的逐漸發展并不斷完善，未來將具有更加廣泛的應用領域。廣東專業圖像標注功能傳統的人工標注效率很低。

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。

小興安嶺的日常巡護，是構筑東北生態安全的必要措施，進入冬季，整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋，按照傳統的巡檢模式，危險且費力。整個小興安嶺森林覆蓋率達到96%，只靠肉眼的觀察，很容易錯過死角空白區的潛在危險，因此，無人機上線了。將無人機智能化，在吊艙的基礎上加裝具備智能圖像處理的板卡，再通過定制算法的植入，一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復雜的環境，成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任，這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588，能夠輸出6.0TOPS的算力，考慮到小興安嶺冬天寒冷的環境，這款板卡能夠適應零下40℃的環境，長時間的戶外工作不在話下。圖像算法工程師的工具利器。

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被大量用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。大量的圖像標注工作交給AI。新疆圖像標注優勢

SpeedDP能夠實現模型訓練。湖北安全圖像標注優勢

機器視覺具有定位、識別、測量與檢測四大功能，在工業領域中，機器視覺可以快速、準確地獲取大量信息，并且易于自動處理，因此在質量檢測方面有著廣泛應用。而AI圖像處理板只是實現這些功能的關鍵傳感器。目前，國內的機器視覺領域已經形成了龐大的產業鏈，從以鏡頭、工業相機、圖像捕捉與處理系統等軟硬件研發制造組成的上游環節，到智能化機器視覺集成組裝為主的中游環節，都非常成熟。AI的不斷發展，為機器視覺不斷拓展應用場景，而慧視AI圖像處理板的高性能正好成為該領域的融洽解決方案，相信在不遠的將來，會有越來越多的行業知道AI圖像處理板將為他們帶來巨大的便利。湖北安全圖像標注優勢