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你是否也曾一个个的将图像添加标签进行分类，如此机械式的操作令你心烦？你们单位是否也曾为了不多不少的图像分类标注而不得不增加一个岗位？你们也是否因图像标注需求和数据安全不可兼得而苦恼？为了解决这一市场需求和困境，慧视光电研发了SpeedDP深度学习算法开发平台，如今平台已经实现移动端使用，可运行于Windows或Linux操作系统，可完成自动标注、AI算法开发（项目配置、训练、评估、测试）、模型部署等相关功能，充分保证数据安全的基础上，帮助使用者减少人力、物力消耗，节省开发时间。毫秒级的AI图像标注工具SpeedDP。贵州智慧园区AI智能方案**

OLO系列算法目前更新到YOLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法，同样，在算法设计上也注重目标区域的检测以及特征的分类，这里目标区域的检测采用的是和图像区域分类定位的方式实现的。Yolo系列算法是一种比较成熟的目标检测算法框架，基于这种框架的算法还在不断地迭代中，当然解决的问题也越来越细化，比如候选区精度、比如小尺度检测等。基本上YoloV3及以上版本的算法可以在很多场景下得到现实应用。2023 年 1 月，目标检测经典模型 YOLO 系列再添一个新成员 YOLOv8，这是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 之后的又一次重大更新。YOLOv8 一经发布就受到了业界的广关注，成为了这几天业界的流量担当。江西电力巡检AI智能技术人工智能的时代真的来了。

近年来，人们越来越认识到深入理解机器学习数据的必要性。不过，鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力，它在计算机视觉领域的广泛应用，尚有待进一步开发。通常，在物体检测中，通过定义边界框，来定位图像中的物体，不仅可以识别物体，还能够了解物体的上下文、大小、以及与场景中其他元素的关系。同时，针对类的分布、物体大小的多样性、以及类出现的常见环境进行了解，也有助于在评估和调试中发现训练模型中的错误模式，从而更有针对性地选择额外的训练数据。

例如在工厂库房，它能够大限度地提高供应链的效率，提高整体生产率。通过AI来分析和监控库存，并根据收集客户的购物习惯，从而提升服务体验，增加市场竞争力。在自动驾驶领域，AI赋能的摄像头能够自动化识别监控周边环境，判断路面是否存在障碍物，从而在自动驾驶时精确避障。在人员密集的开放性场所，如车站、商城等，AI算法赋能的摄像头能够监控每一个人的行为举止，当出现危险性行为时，AI监控就能立即识别并报警，减少危险行为的进一步伤害。在制造业领域，搭载AI算法的摄像头能够比人眼更加精确的判断产品是否出现瑕疵，从而提升良品率。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。

图像识别技术是在不断发展的，每一代都有比较突出的一项技术涌现。神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与BP网络相融合的中经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。辽宁应急救援AI智能提供商

慧视RV1126图像跟踪板支持AI智能识别目标（人、车）。贵州智慧园区AI智能方案**

机器视觉具有定位、识别、测量与检测四大功能，在工业领域中，机器视觉可以快速、准确地获取大量信息，并且易于自动处理，因此在质量检测方面有着广泛应用。而AI图像处理板只是实现这些功能的关键传感器。目前，国内的机器视觉领域已经形成了庞大的产业链，从以镜头、工业相机、图像捕捉与处理系统等软硬件研发制造组成的上游环节，到智能化机器视觉集成组装为主的中游环节，都非常成熟。AI的不断发展，为机器视觉不断拓展应用场景，而慧视AI图像处理板的高性能正好成为该领域的融洽解决方案，相信在不远的将来，会有越来越多的行业知道AI图像处理板将为他们带来巨大的便利。贵州智慧园区AI智能方案**