江西电力运维AI智能服务平台

成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP，它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证，进行快速的针对大量数据的AI自动标注，然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中，通过对原始算法的模型训练，能够不断评估算法的能力，然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注，让算法在学习中不断变得聪明。通过SpeedDP的应用，能够极大减少整个测试验证所需时间，减少人力成本支出，减少项目开发周期，让工程师不再为繁琐的图像标注浪费时间将更多的精力放在更重要的领域。算法的提升得益于大量的图像标注。江西电力运维AI智能服务平台

进入冬季，北方各地陆续出现冰冻天气，给不少地方的保供电工作增添了难度。目前，大多数地方都采用无人机巡检的模式，但是面临如此寒冻的天气，无人机也可能会“懈怠”。但是大面积覆冰的影响下，人工巡检又很难到达很多区域，所以还是不得不依靠无人机，只是需要性能更加强悍的无人机。无人机电力巡检依靠可见光或者红外两种方式进行自动巡视检测，这其中，用于进行图像处理的传感器性能尤其重要。面临如此寒冷的天气，图像处理板能否正常工作十分关键，因此选对图像处理板，关系整个寒冬的电力巡检。算法定制AI智能烟雾识别如何快速完成大量的数据标注工作？

此前，九号电动车的自平衡技术一次次刷新人们的认知，而其中一款探索版车型，甚至加入了智能摄像头，能够识别行人、障碍物，自动规划行驶路线，达成自动驾驶的目的。很多人好奇这种怎么做到的，其实很简单，车辆内部摄像头安装了具备图像处理的传感器。这种传感器就是图像处理板，这类AI板卡在目标识别算法的赋能下，就能够对视野范围的物体进行AI分类识别，从而帮助车辆进行避障。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030，采用的是RK3588开发而成，凭借其工业级的性能，6.0TOPS的算力，就能够在车辆行驶过程中的复杂环境下进行周边环境的快速AI识别分类。当然，算法的能力也十分关键，由于车辆行驶环境的不断变化，算法面临的识别画面也不断变化，如何精细的进行识别，关系到车辆的行驶安全。

多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体，如动物、人、车、建筑物等，与矩形标注框等方法相比，多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态，通过大量的多边形标注工作，能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中，标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘图工具，将点连接起来形成一个封闭的多边形。标注的难度取决于被标注物体的复杂程度，相较于矩形框标注更加费时费力，如果遇到大量待标注目标，则极大地影响工作效率。FPV跟踪算法用SpeedDP帮助提升精度。

物联网技术自20世纪末提出以来，已经从简单的设备连接发展到复杂的智能系统。通过传感器、执行器和网络通信技术，物联网能够实现对物理世界的实时监控和控制。目前，物联网已广泛应用于智能家居、工业自动化、智慧城市、健康医疗等多个领域。随着5G、边缘计算等技术的发展，物联网的连接能力、数据处理速度和智能化水平不断提升。人工智能作为模拟和扩展人类智能的科学，已经从理论研究走向了实际应用。深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的发展，使得机器能够执行图像识别、语言翻译、数据分析等复杂任务。人工智能的应用已经渗透到医疗、金融、教育、交通等多个行业，极大地提高了生产效率和生活质量。利用成都慧视推出的SpeedDP能够帮助训练AI识别算法。成都智慧交通AI智能

利用慧视SpeedDP能够帮助提高FPV跟踪精度。江西电力运维AI智能服务平台

无人机只需要从基地起飞，就能够对指定区域进行巡检，智能摄像头能够自动问诊地面，识别护栏错位、路面积水、凹陷、裂缝、交通事故、车流异常等问题，然后标记位置。而控制中心能够实时查看前方画面，接收无人机回传的数据，并进行诊断分析，整个过程无需过多的人工干预。这种无人机智能问诊，是通过向无人机植入高性能的AI图像处理板以及定制专门的目标识别算法来实现的。成都慧视开发的Viztra-LE026图像处理板，就非常适合用在无人机智能化领域。这块板卡外形呈圆形设计，尺寸为ф38*12mm，功率不超过4W，整体呈现功耗低、尺寸小的特点。用在紧凑型的无人机当中也不会因为空间问题而苦恼，并且不会过多消耗无人机的续航。此外，Viztra-LE026这款图像处理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面识别领域十分合适。江西电力运维AI智能服务平台