四川无源目标识别系统

小区是社区的基本生活单元，如何守护这片净土是社会各界迫切需要解决的问题。小区安防主要以防火防盗为主，在以前，小区的防火防盗系统全靠物业保安的不间断巡逻，这一模式暴露出覆盖面、时效性不足等诸多问题。随着智慧城市建设的深入，运用各种科技设备将小区进行智慧化赋能，从而辅助防火防盗报警，物防模式相对于人防在覆盖面和监控时间有着优势。慧视光电开发的AI智能图像处理板通过定制算法的加持，能够在小区传统监控摄像头的基础上实现智慧小区的建设，能够实现门禁系统、火灾监测、周界安防、昼夜可视化小区监控等措施。无人机吊舱用的图像处理板当属慧视Viztra-LE026。四川无源目标识别系统

平台可运行于Windows或Linux操作系统，包含四项基础功能和三项定制选择功能。1.项目配置：含任务属性（当前支持目标检测）、算法模型（当前支持YOLO-X）、项目参数等；2.模型训练：支持模型参数配置、训练过程可视化等；3.模型评估：支持评价体系（如：AP）、结果统计等；4.数据测试：支持数据（图像、视频）的实时加载测试，输出OSD叠加后的测试结果；5.自动标注：基于导入数据集快速生成标注结果，支持标注工具（LabelImg）读取和调整；（定制可选）6.模型部署：支持PC端、嵌入式端（瑞芯微平台，RKNN/RKNN2）两种部署方式，可选；（定制可选）7.Web服务：支持快速搭建Web服务，用于团队内部或对外进行快捷访问和申请服务；（定制可选）黑龙江流畅目标识别控制软件其原理是提前在图像跟踪板中装入目标图像，跟踪板在视场内寻找类似的目标实时检测，找到之后进行实时跟踪。

作为针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，SpeedDP深度学习算法开发平台提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。此外，针对于研究所等需要数据保密的企业单位，本地化服务器部署，能够让数据敏感的用户也无惧信息安全威胁。目前慧视SpeedDP主要提供目标检测算法的开发，不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。平台支持labelimg数据标注格式，用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注，然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。

随着人工智能的兴起，AI工程师特别是基于图像的算法工程师日益成为炙手可热的香饽饽，特别在一些行业市场例如工业领域、军、工领域等行业领域，需要根据具体场景对检测识别算法进行不断地优化完善，已达到更高的准确率。在这个工作的过程中，对特定目标的数据标注、模型训练、测试验证、到嵌入式平台的模型部署是中间重要的工作，抛开人员费用不管，这将需要耗费大量的时间，是否有一款集成的工具，可以节约图像算法工程师的时间，提升算法迭代的效率，一直是图像算法工程师的迫切需求。虽然市场上也有一些零散的工具，甚至一些单位自己也开发了一些相关的工具，但是因为集成度低，导致使用起来始终不是那么顺畅。无人化需要目标识别技术。

首先，RV1126图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域，不会过多增加无人机载重负担。软件方面，在此基础上定制板卡的处理能力，其中：可见光通道图像处理能力：1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力：640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10％，双振幅不小于2/3视场，作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场，作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度应不小于1.5周/s。识别像素不低于15×15像素，识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能，高清视频存储能力不低于1h，以满足特殊需求。在摄像头中植入目标识别算法和图像处理板，就能分辨人和动物。河南专业目标识别远程控制

无人机吊舱能够在高空识别被困人员。四川无源目标识别系统

传统的人工标注需要一个人坐在电脑前，对每一张图像进行分类然后打上标签，动作反反复复，呈机械化，久而久之便会让人产生厌倦。而AI自动化人工标注就不同，在进行完AI模型训练后，AI就能够自动输出标注好的文件。这就是慧视光电推出的AI自动化图像标注工具——SpeedDP深度学习算法开发平台。平台是一个针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。通过利用SpeedDP进行模型部署，利用深度学习的特性让AI通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。四川无源目标识别系统