傳統(tǒng)意義上的圖像跟蹤主要分為兩種，一種是通過在一定載體上安裝定位設(shè)備并結(jié)合無線傳輸設(shè)備對(duì)載體的實(shí)時(shí)位置進(jìn)行定位或描繪出移動(dòng)軌跡，這種跟蹤設(shè)備主要用于消防、戶外探險(xiǎn)等領(lǐng)域；另一種跟蹤設(shè)備主要是指圖像跟蹤板，根據(jù)技術(shù)發(fā)展的過程，有基于DSP的圖像跟蹤板和基于AI芯片的圖像跟蹤板兩種，其原理是通過提前在圖像跟蹤板中裝入目標(biāo)圖像，跟蹤板在視場內(nèi)尋找類似的目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測，找到之后進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。隨著AI芯片的大規(guī)模應(yīng)用，以及客戶對(duì)跟蹤板性能要求的提升，傳統(tǒng)的基于DSP的圖像跟蹤技術(shù)已經(jīng)難以達(dá)到應(yīng)用的要求，很多總體單位對(duì)跟蹤設(shè)備提出了智能學(xué)習(xí)、多目標(biāo)檢測、打了不管、更高的識(shí)別率等要求，基于AI的跟蹤設(shè)備得到了越來越廣泛的應(yīng)用，例如各種空中偵查設(shè)備、抓捕設(shè)備、智能邊海防設(shè)備、船用光電設(shè)備、智能化彈等都需要各種各樣的智能圖像跟蹤設(shè)備進(jìn)行匹配。通過大量的多邊形標(biāo)注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。智能化圖像標(biāo)注應(yīng)用

SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問題，它是一個(gè)基于瑞芯微的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。平臺(tái)支持本地化服務(wù)器部署，高校、特殊單位等數(shù)據(jù)敏感的用戶無需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓(xùn)練和模型評(píng)估等功能，打造一個(gè)符合需求的AI模型，來幫助進(jìn)行海量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，這不僅將節(jié)約大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識(shí)別能力。陜西哪里有圖像標(biāo)注有哪些不再需要招聘專門的圖像標(biāo)注師。

成都慧視光電技術(shù)有限公司開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030圖像處理板能夠在算法的支持下，對(duì)高速公路上的車輛進(jìn)行檢測識(shí)別，對(duì)個(gè)別車輛進(jìn)行指定安全跟蹤和檢測，這將有助于有關(guān)部門進(jìn)行測速和安全駕駛的管理偵查。通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集分析，還能夠找出高速擁堵源頭，為交通疏導(dǎo)提供精細(xì)信息，為提升整條道路的通行效率提供幫助。在夜間，圖像處理板也可以和紅外相機(jī)有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)AI檢測識(shí)別的功能。24小時(shí)工作能力也為全天時(shí)的交通管理提供技術(shù)支撐。

隨著科技的不斷進(jìn)步，食品檢測設(shè)備也在持續(xù)創(chuàng)新升級(jí)。光譜分析技術(shù)、色譜技術(shù)、生物傳感技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于食品檢測領(lǐng)域，使得檢測更加高效、準(zhǔn)確、靈敏。例如，基于納米技術(shù)的傳感器能夠檢測出極其微量的有害物質(zhì)，為食品安全提供了更為可靠的保障。同時(shí)，智能化、自動(dòng)化的食品檢測設(shè)備也在逐漸普及，不僅提高了檢測效率，還降低了人為誤差，進(jìn)一步提升了檢測的可靠性和穩(wěn)定性。然而，當(dāng)前食品檢測設(shè)備的發(fā)展仍面臨一些挑戰(zhàn)。部分小型食品企業(yè)由于資金有限，難以配備先進(jìn)的檢測設(shè)備，導(dǎo)致檢測能力不足；一些偏遠(yuǎn)地區(qū)的食品檢測機(jī)構(gòu)，也存在設(shè)備陳舊、更新?lián)Q代慢等問題。此外，食品檢測設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)體系有待進(jìn)一步完善，不同設(shè)備之間的檢測結(jié)果可比性還需加強(qiáng)。海量的數(shù)據(jù)處理很煩心。

目標(biāo)識(shí)別算法是一種深度學(xué)習(xí)算法，其聰明程度需要我們不斷訓(xùn)練，這就得益于大量的圖像標(biāo)注，通過對(duì)車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標(biāo)注，能夠讓AI更加聰明，標(biāo)注得越多，識(shí)別的精度就可能越高。但是大量的圖像標(biāo)注跟工作顯然會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個(gè)問題。SpeedDP是一個(gè)深度學(xué)習(xí)AI算法訓(xùn)練開發(fā)平臺(tái)，他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓(xùn)練一個(gè)算法模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)新數(shù)據(jù)集的快速AI自動(dòng)標(biāo)注，以此反復(fù)，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時(shí)間。SpeedDP標(biāo)注圖像很快速。寧夏智能化圖像標(biāo)注產(chǎn)品

SpeedDP能夠幫助企業(yè)節(jié)約人力成本。智能化圖像標(biāo)注應(yīng)用

多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體，如動(dòng)物、人、車、建筑物等，與矩形標(biāo)注框等方法相比，多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實(shí)時(shí)形態(tài)，通過大量的多邊形標(biāo)注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中，標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具，將點(diǎn)連接起來形成一個(gè)封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度，相較于矩形框標(biāo)注更加費(fèi)時(shí)費(fèi)力，如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo)，則極大地影響工作效率。智能化圖像標(biāo)注應(yīng)用