但這也遇到很多難點，通常情況下，視頻回傳的延遲大概在200ms左右，隨著大量的彈打出，視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力，如何在通信帶寬有限的情況下，保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸，是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題，慧視光電利用GS弱網(wǎng)高清音視頻傳輸系統(tǒng)和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結(jié)合，推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發(fā)信道內(nèi)，例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內(nèi)，多路視頻和交互控制共用一對收發(fā)信道，信道支持數(shù)據(jù)透傳，外部系統(tǒng)可以使用該信道，傳輸任意格式的數(shù)據(jù)；可實時調(diào)整視頻碼率，在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像。可以使設(shè)備飛的更遠、走的更遠;可實現(xiàn)視頻中繼轉(zhuǎn)發(fā)；能夠基于H265實時視頻編碼；可實現(xiàn)基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機，實現(xiàn)15ms的低延遲編解碼，加上數(shù)據(jù)鏈傳輸延遲時間在30ms左右，目前業(yè)界前列。通用性強，使用更加靈活，適用更多應(yīng)用場景；支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸（1080P60FPS），徹底解決“帶寬苦惱”；整體時延約60ms（含相機、編解碼、顯示，不含傳輸），實現(xiàn)實時控制、實時打擊。SpeedDP能夠進行算法模型的提升。重慶自主可控圖像標注優(yōu)勢

此外，慧視光電SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺支持本地化服務(wù)器部署，數(shù)據(jù)敏感或?qū)?shù)據(jù)有保密需求的用戶再也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。目前慧視光電SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務(wù)場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。隨著芯片性能的提升，跟蹤設(shè)備的發(fā)展趨勢是生成式人工智能也會在圖像跟蹤板上得到應(yīng)用，使得識別率達到極大的提升，相關(guān)配套的整體設(shè)備性能也會得到質(zhì)的提升。貴州比較好的圖像標注應(yīng)用圖像算法工程師的工具利器。

成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板，就是助力低空經(jīng)濟發(fā)展的傳感器技術(shù)設(shè)備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力，在低空經(jīng)濟領(lǐng)域，能夠讓無人機實現(xiàn)智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030，具備6.0TOPS算力，是當下國產(chǎn)圖像處理板的性能前列的產(chǎn)品，對于一些復(fù)雜應(yīng)用場景下的識別，RK3588是當仁不讓。我司可以根據(jù)需求，定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口，實現(xiàn)快速適配應(yīng)用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026，整體呈小型化設(shè)計，尺寸小，整體功耗不大于4W，用在無人機領(lǐng)域，一不會過多占用空間，二不會增加無人機的功耗負擔，2.0TOPS的算力，也能滿足大多數(shù)應(yīng)用場景的需求。

無人機只需要從基地起飛，就能夠?qū)χ付▍^(qū)域進行巡檢，智能攝像頭能夠自動問診地面，識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題，然后標記位置。而控制中心能夠?qū)崟r查看前方畫面，接收無人機回傳的數(shù)據(jù)，并進行診斷分析，整個過程無需過多的人工干預(yù)。這種無人機智能問診，是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現(xiàn)的。成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無人機智能化領(lǐng)域。這塊板卡外形呈圓形設(shè)計，尺寸為ф38*12mm，功率不超過4W，整體呈現(xiàn)功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱，并且不會過多消耗無人機的續(xù)航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識別領(lǐng)域十分合適。SpeedDP標注一張圖像只需要7-8ms。

在如今的作業(yè)中，無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查，展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下，施工方為了保障施工安全，就需要對施工范圍進行嚴格管控，傳統(tǒng)的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題，容易出現(xiàn)盲點。相比人工，利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數(shù)據(jù)收集，幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門，則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導(dǎo)，緩解交通壓力。讓AI幫你進行圖像標注。吉林智能化圖像標注技術(shù)

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。重慶自主可控圖像標注優(yōu)勢

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種目標檢測算法，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(wù)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(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。重慶自主可控圖像標注優(yōu)勢