圖像識別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標簽”的圖像，通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經過這個模型判斷出其應該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數據時代才出現的方法，其基礎是將已知標簽的圖像數據建成一個可以進行高效率檢索的數據庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數據庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標簽來預測待測圖像的標簽。SpeedDP能夠打造需要的算法模型。四川省時省力圖像標注

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。山西信息化圖像標注功能SpeedDP支持定制開發。

成都慧視光電技術有限公司開發的Viztra-HE030圖像處理板，利用國產化高性能芯片RK3588開發而成，它能夠實現6.0TOPS的算力，能夠輕松應對糧庫內部復雜的環境，成都慧視可以根據客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制，實現快速的AI害蟲識別。在算法方面，可以使用自己的算法，我司還可以根據需求定制提供算法性能訓練提升工具SpeedDP，平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓練，提升自身算法精度，進而提升攝像頭害蟲識別精度。

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。SpeedDP能夠實現模型訓練。

隨著科技的不斷進步，食品檢測設備也在持續創新升級。光譜分析技術、色譜技術、生物傳感技術等先進技術被廣泛應用于食品檢測領域，使得檢測更加高效、準確、靈敏。例如，基于納米技術的傳感器能夠檢測出極其微量的有害物質，為食品安全提供了更為可靠的保障。同時，智能化、自動化的食品檢測設備也在逐漸普及，不僅提高了檢測效率，還降低了人為誤差，進一步提升了檢測的可靠性和穩定性。然而，當前食品檢測設備的發展仍面臨一些挑戰。部分小型食品企業由于資金有限，難以配備先進的檢測設備，導致檢測能力不足；一些偏遠地區的食品檢測機構，也存在設備陳舊、更新換代慢等問題。此外，食品檢測設備的標準體系有待進一步完善，不同設備之間的檢測結果可比性還需加強。有沒有節約大量圖像標注時間的辦法？廣東圖像標注技術

SpeedDP獲得了眾多算法工程師的青睞。四川省時省力圖像標注

利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術，相比于現代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領域的廣泛應用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復的試驗訓練，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數據采集到一起用于分析改進。四川省時省力圖像標注