作為一個針對于零基礎從業(yè)人員的AI開發(fā)平臺，SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺使用操作簡便，上手快，目前慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(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。此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，特別適合一些院、所等涉密單位，數據敏感或對數據有保密需求的用戶再也無需擔心數據信息泄露的問題了。目標檢測監(jiān)控預警系統是防溺水技防手段中應用比較廣的。青海人防目標檢測

傳統的除草模式采用人工割草或者撒農藥，這些模式繁瑣，效率不高，并且農藥對土地的污染也會很嚴重。于是機器人智能除草的產品被研發(fā)應用，哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發(fā)的一臺全天候智能激光除草機器人，就以“環(huán)境零污染、土地零破壞、晝夜作業(yè)”為目標。激光除草是通過激光照射雜草，使草葉內部細胞脫水破裂死亡的物理靶向除草方法。哈工大機器人實驗室與華工科技合作研發(fā)的全天候智能激光除草機器人集成深度學習的人工智能技術，AI智能識別雜草，十分高效；同時針對性開發(fā)先進的多目標靶點定位及動態(tài)時延誤差補償算法，不僅能夠準確高效識別雜草和高精度定位目標分生組織，同時不損傷作物、不污染土壤、不耗費人力，而且適應性強，生產效率高，促進農業(yè)經濟高質量發(fā)展。可靠目標檢測型號振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關鍵手段。

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被用于各種實際應用，包括自動駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標識別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續(xù)了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。

此外，大型公共停車場可以在每個車位安裝安裝智慧攝像頭，這些攝像頭同樣帶有圖像處理板板卡，具備AI算法，一方面對停車位進行數量統計，上傳至控制中心，這樣能夠及時了解車位空置數量；另一方面，智慧攝像頭能夠智能識別車輛信息和停車位信息，如果駕駛者遺忘了停車停放位置，在設備終端就能立刻查詢，優(yōu)化車位資源占用。慧視光電開發(fā)的RV1126圖像處理板，采用了國產高性能CPU，具備全國產化、小型化的特點，功耗也低，非常適用于公共停車場的智慧閘道建設。慧視光電開發(fā)的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產高性能CPU。

人工智能(AI)是指利用計算機和機器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學習是人工智能的子領域，深度學習算法模型由神經網絡組成。通過學習樣本數據的特征表達以及數據分布然后實現能夠像人一樣具備分析和識別目標的能力。通過海量的數據訓練，給定一張圖像，SpeedDP就能夠使用已訓練好的模型進行自動化檢測并導出標注文件，整個過程完成實現自動化，能夠有效減少人力干預。如果需要輸出的圖像數量龐大，那么是完全能夠實現24小時工作，對于項目時間緊迫的企業(yè)，能夠有效節(jié)約項目開發(fā)時間，進而在總體上減少項目成本支出。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。四川可靠目標檢測

慧視微型雙光吊艙能夠實現晝夜成像。青海人防目標檢測

在搭載慧視自研的目標跟蹤檢測算法后，能夠完全釋放性能，滿足各行業(yè)的高性能需求。在執(zhí)行目標檢測跟蹤任務時，可見光通道圖像處理能力在1920×1080分辨率不低于30Hz，紅外通道圖像處理能力在640×512分辨率不低于50Hz。另外，圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。青海人防目標檢測