AI的不斷應用發展使得傳統的人工工作的弊端得到了很好的彌補。比如在圖像標注這個領域，傳統的標注需要招聘大量的人員，并且標注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現讓這一切都成為過去。利用慧視光電打造的深度學習算法開發平臺SpeedDP，就能夠針對場景識別進行特有的模型部署訓練，通過大量的訓練，讓AI學會自動標注圖像。平臺采用標準的AI算法開發流程，通過從需求分析、數據制作到模型訓練、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊。定制一批目標識別的模塊要多久？湖北安防監控圖像識別模塊人工智能

慧視SpeedDP開發平臺主要提供目標檢測算法的開發功能，不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。平臺自應用以來，成功迭代了三個版本，目前已經完全支撐YOLO系列算法的目標檢測識別，包括YOLOv8的分割算法。用戶可以通過大量的模型訓練實現自己想要的類型的目標檢測標注。但是這都是基于瑞芯微平臺，就出現了大量受限。隨著華為海思芯片重新進入“舞臺”，許多企業也是開始選擇海思芯片作為項目開發的主芯片，為了應對這樣的市場需求，慧視算法工程師也正式實現對SpeedDP在海思平臺的部署應用。為使用者提供AI自動標注的服務。安徽目標跟蹤圖像識別模塊解決方案各類船只識別的模塊定制。

城市管理的智慧化轉型是智慧城市建設的重要部分。隨著無人機的廣泛應用，一個由人、機組合的智慧化無人機綜合監管網絡正逐步形成，讓城市風險無處遁形。無人機搭載吊艙起飛，能夠按照航線進行巡飛，吊艙的智能化攝像頭能夠對視野內的目標進行智能識別，通過數據分析向監管發出信息，助理開展現場執法行動。無人機的優勢在于不受時空限制，全天候的巡檢不在話下。夜晚可以通過紅外傳感器形成高清成像，機動靈活的特點可以快速到達許多人工巡查不變去到的區域。與傳統的人工巡查方法相比，有著早發現、早介入、快處理的優勢，極大提升了工作效率。

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。MIPI相機目標識別方案。

我國的西氣東輸、西油東送工程等帶來了大量的油氣管線建設，這些管道呈線性分布，長達百公里，是我國經濟穩定發展的重要支撐。這些管道有的處在人口密集區，有的則位于山區、沙漠等環境惡劣區域，有些已運行20余年，歷經風雨，腐蝕、損壞的跡象初顯，存在極大地安全隱患，為保障能源供應穩定，定期的油氣管線巡檢便必不可少。在過去，管線巡檢全依賴于巡檢工人一步一個腳印走出來，他們必須得沿著長長的管線巡視，檢查管道本體及環境。機器狗AI識別模塊定制。河南智慧工業圖像識別模塊人工智能

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我國西部地區地形復雜、天氣多變，許多電網架設在高山流水之間，給電網的巡檢維護造成了不小的困難。于是，不同于傳統人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應用。這種方式采用無人機加智能化機器人，其中無人機承擔巡檢工作，而智能化機器人進行維護，兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙，吊艙內置圖像識別傳感器，工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式，找出問題所在。無人機機動性靈活性十足，能夠便捷去到許多人工難以到達的區域，巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業，效率成倍提升。湖北安防監控圖像識別模塊人工智能