美國(guó)再度要求臺(tái)積電停止出口7納米芯片給大陸，目前看來(lái)國(guó)產(chǎn)AI圖像處理的性能還得由RK3588穩(wěn)坐，不久前傳出了瑞芯微RK3688至少在一兩年內(nèi)無(wú)法推出，因此對(duì)于許多有高性能AI圖像處理板需求的客戶無(wú)需再等了。當(dāng)下，選擇RK3588至少還可以保持性能***兩三年，而在國(guó)內(nèi)進(jìn)行RK3588開(kāi)發(fā)的廠家中，成都慧視憑借多年的豐富經(jīng)驗(yàn)，已經(jīng)形成一整套快速的開(kāi)發(fā)流程，針對(duì)于RK3588這樣的高性能圖像處理板，能夠快速定制SDI、CVBS、DVP、Cameralink等接口，滿足不同行業(yè)的需求。并且，隨著不少領(lǐng)域等目標(biāo)跟蹤穩(wěn)定性的進(jìn)一步提升，針對(duì)于高幀頻目標(biāo)跟蹤這塊，成都慧視也完成了成熟的方案，通過(guò)RK358+FPGA，實(shí)現(xiàn)高幀頻相機(jī)的輸入輸出，為目標(biāo)跟蹤提供更多的細(xì)節(jié)信息。不再需要招聘專(zhuān)門(mén)的圖像標(biāo)注師。湖南圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)

機(jī)器視覺(jué)具有定位、識(shí)別、測(cè)量與檢測(cè)四大功能，在工業(yè)領(lǐng)域中，機(jī)器視覺(jué)可以快速、準(zhǔn)確地獲取大量信息，并且易于自動(dòng)處理，因此在質(zhì)量檢測(cè)方面有著廣泛應(yīng)用。而AI圖像處理板只是實(shí)現(xiàn)這些功能的關(guān)鍵傳感器。目前，國(guó)內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域已經(jīng)形成了龐大的產(chǎn)業(yè)鏈，從以鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像捕捉與處理系統(tǒng)等軟硬件研發(fā)制造組成的上游環(huán)節(jié)，到智能化機(jī)器視覺(jué)集成組裝為主的中游環(huán)節(jié)，都非常成熟。AI的不斷發(fā)展，為機(jī)器視覺(jué)不斷拓展應(yīng)用場(chǎng)景，而慧視AI圖像處理板的高性能正好成為該領(lǐng)域的融洽解決方案，相信在不遠(yuǎn)的將來(lái)，會(huì)有越來(lái)越多的行業(yè)知道AI圖像處理板將為他們帶來(lái)巨大的便利。河南比較好的圖像標(biāo)注技術(shù)SpeedDP能夠提升圖像標(biāo)注的效率。

SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問(wèn)題，它是一個(gè)基于瑞芯微的深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開(kāi)發(fā)功能。平臺(tái)支持本地化服務(wù)器部署，高校、特殊單位等數(shù)據(jù)敏感的用戶無(wú)需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問(wèn)題。高校等單位可以通過(guò)模型訓(xùn)練和模型評(píng)估等功能，打造一個(gè)符合需求的AI模型，來(lái)幫助進(jìn)行海量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，這不僅將節(jié)約大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測(cè)識(shí)別能力。

在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，傳統(tǒng)的糧庫(kù)害蟲(chóng)檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉(cāng)篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費(fèi)工作人員的大量時(shí)間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展，AI化的篩查逐步采用，通過(guò)算法的AI識(shí)別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化篩查。方法基于高像素高清攝像機(jī)，實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控糧庫(kù)，一旦發(fā)現(xiàn)害蟲(chóng)就能夠立即向管理平臺(tái)發(fā)出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實(shí)現(xiàn)AI識(shí)別處理的傳感器同樣重要，面對(duì)復(fù)雜的糧庫(kù)環(huán)境，一個(gè)高性能能夠快速處理數(shù)據(jù)的圖像處理板是關(guān)鍵。AI自動(dòng)標(biāo)注工具選SpeedDP。

近年來(lái)，人們?cè)絹?lái)越認(rèn)識(shí)到深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的必要性。不過(guò)，鑒于檢測(cè)大型數(shù)據(jù)集往往需要耗費(fèi)大量人力物力，它在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，尚有待進(jìn)一步開(kāi)發(fā)。通常，在物體檢測(cè)中，通過(guò)定義邊界框，來(lái)定位圖像中的物體，不僅可以識(shí)別物體，還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場(chǎng)景中其他元素的關(guān)系。同時(shí)，針對(duì)類(lèi)的分布、物體大小的多樣性、以及類(lèi)出現(xiàn)的常見(jiàn)環(huán)境進(jìn)行了解，也有助于在評(píng)估和調(diào)試中發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型中的錯(cuò)誤模式，從而更有針對(duì)性地選擇額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。有沒(méi)有節(jié)約大量圖像標(biāo)注時(shí)間的辦法？陜西信息化圖像標(biāo)注技術(shù)

AI算法訓(xùn)練平臺(tái)SpeedDP。湖南圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種目標(biāo)檢測(cè)算法，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)和分類(lèi)對(duì)象。該算法開(kāi)始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce：統(tǒng)一的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)》中。自發(fā)布以來(lái)，由于其高準(zhǔn)確性和速度，YOLO已成為目標(biāo)檢測(cè)和分類(lèi)任務(wù)中很受歡迎的算法之一。它在各種目標(biāo)檢測(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。湖南圖像標(biāo)注優(yōu)勢(shì)