多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標注框等方法相比，多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態，通過大量的多邊形標注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中，標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度，相較于矩形框標注更加費時費力，如果遇到大量待標注目標，則極大地影響工作效率。小型化低功耗的AI目標識別模塊。山西自主研發圖像識別模塊定制方案

成都慧視推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP，它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證，進行快速的針對大量數據的AI自動標注，然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中，通過對原始算法的模型訓練，能夠不斷評估算法的能力，然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注，讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用，能夠極大減少整個測試驗證所需時間，減少人力成本支出，減少項目開發周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域。重慶RV1126主板圖像識別模塊人工智能芯片如何提升識別算法的性能？

在城市甚至郊外的許多區域，明令禁止無人機航飛，雖然會有人工進行區域巡查，但人工巡查始終無法做到滴水不漏。不法分子往往利用監管松散、薄弱的時候進行黑飛，這就給許多重要區域造成了安全風險。為了有效彌補人工監管的不足，智能化的空域AI識別被提出應用。其中，比較簡單的方式是利用圖像識別設備，通過目標識別算法的賦能，就能夠實現對攝像頭目標空域進行24小時不間斷的AI識別，一旦發現無人機黑飛，系統能夠立即鎖定跟蹤并向平臺發出警報。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，能夠兼容適配國內常規攝像頭，在自研目標識別算法的共同作用下，即便是小目標像素的飛行器入侵也能夠識別跟蹤。目前，該板卡能夠識別10*10像素的目標，能夠鎖定跟蹤2*2像素的小目標，且整個目標捕獲的時間延遲不大于100ms，快速識別跟蹤目標不成問題。

這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內部安裝圖像處理板，這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼，有了這個智慧眼，無人機就能夠對視野范圍內的物體進行AI識別，從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發而成，具備2.0TOPS的算力，外形呈圓形化設計，整體外觀大小為Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優勢，不會過多占用和消耗無人機的內部空間和續航。人車識別的模塊定制。

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。哪家公司能夠快速集成開發高性能的RK3588圖像處理板？遼寧車載輔助圖像識別模塊接口豐富

小型FPV目標識別選什么圖像處理板？山西自主研發圖像識別模塊定制方案

激光反無設備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設備部署在預定區域，AI圖像處理板在算法的加持下，實現對禁飛區域空中目標的24小時不間斷AI巡邏，能夠快速發現、鎖定、處置目標，在數秒內利用高能激光毀傷無人機目標。要想到達更加精細的識別目的，板卡的性能很關鍵，同時視頻數據的質量同樣重要。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節，這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時，就能夠獲取更多信息，識別的精度就會提升。像成都慧視開發的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點，通過RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實現更精細的數據處理。山西自主研發圖像識別模塊定制方案