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物质生活水平的不断提高下，人们对工作、居住等环境安全的重视与日俱增。特别是在城市中，选择一处房子，除了区位地段，其安防水平也是人们首要考虑的一点。传统的社区依靠人工巡查来实现安防，即便是监控普及后，传控监控的有画无声、无法24小时监视等弊端也一样突出，人工+监控的人力运维成本增加使得安防责任服务商苦不堪言，效率低、漏洞多、死角无法覆盖的问题使得居民怨声载道。随着AI的不断发展，智慧社区开始逐步建设，社区的安防措施也逐渐向智能化转型。RK3399PRO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。湖南AI智能服务商

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。河北智慧养老AI智能供应商AI也能够进行图像标注。

图像识别以图像处理为基础，是指以图像为对象所开展的各种处理性工作，包括编码、压缩、复原及分割等。图像处理过程中，以图像输入后，一般情况下也会通过图像形态进行输出。在图像识别过程中，将处理后的图像输入，一般情况下输出类别与图像结构分析。也就是说，图像识别是一个自原始图像到物体类型的过程，原始图像经过图像处理后，抽取特征并加以分类对比，以图像样本库资源作为对比分析的参考依据，然后确定物体类型。从本质上来讲，可以将图像识别看作是对图像分类与描述进行研究的过程。在图像识别过程中，在对图像中物体进行检测分离之后，将物体特征提取出来，以形状、纹理特征等作为提取对象，一般将图像处理融入到图像特征提取环节中。待对比分析明确物体类型后，从结构层面上对图像进行分析。

人工智能为各行各业带来了产业变革，如工业4.0、无人驾驶等领域。但是对于一般中小企业而言，人工智能的开发需要投入大量的时间和金钱，包括长时间反复的深度学习模型训练、人才的培养、大量数据模型的采集标注，这些加起来的成本不可预估，并且很关键的一点是，所有的投入不一定会达到预期的效果。基于这样的行业痛点，慧视SpeedDP深度学习算法开发平台应运而生。通过提供丰富的算法参数设置接口，来满足不同用户业务场景的定制化需求。AI热潮下，越先使用AI图像标注越能获益。

SpeedDP有4+3的功能组合，为不同需求的客户提供定制化服务。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；模型训练：支持模型参数配置、训练过程可视化等；模型评估：支持评价体系（如：AP）、结果统计等；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；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；（可选）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）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；（可选）慧视RV1126图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。云南研发AI智能视觉

慧视AI图像处理板是高精度识别的板卡。湖南AI智能服务商

图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边，例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等，而这些图像识别进展的背后推动力是深度学习。深度学习的成功主要得益于三个方面：大规模数据集的产生、强有力的模型的发展以及可用的大量计算资源。对于各种各样的图像识别任务，精心设计的深度神经网络已经远远超越了以前那些基于人工设计的图像特征的方法。尽管到目前为止深度学习在图像识别方面已经取得了巨大成功，但在它进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去面对。湖南AI智能服务商