而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術，實現遠程快速維修，通過加裝高性能圖像處理板，機器人能夠精細電網缺陷以及損壞程度，并通過攝像頭實時回傳高清畫面，工程師只需要遠程操控機器人進行修補，實現精細縫合。整個過程只需要極少數的人員參與，整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時，極大地保障了電力供應。成都慧視光電采用RK3588開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，具備八核處理器，采用BTB傳輸接口，擁有極強傳輸能力，成都慧視能夠憑借豐富的經驗，快速集成開發SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過6.0TOPS的算力，以及豐富的接口定制，板卡能夠快速適配不同的無人機和機器人，用在我國西部電力運維領域，將是工程師打造智能化維護的關鍵技術。一站式AI訓練平臺SpeedDP。浙江國產化圖像標注有哪些

多目標跟蹤是指在連續的圖像中，通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況（例如無人機高空檢測），就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標，所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優化方法是：1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述，利用深度學習提取更高級別的語義特征，這些特征對于小范圍內的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型，在算法中加入對攝像頭運動的估計，通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數據關聯策略，設計更靈活的數據關聯算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。青海圖像標注SpeedDP支持Yolo系列算法。

在很長一段時間內，傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監控糧庫，一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復雜的糧庫環境，一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。

隨著大模型時代到來，模型參數呈指數級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態和任務發展為支持多種模態下的多種任務。在這種趨勢下，大模型訓練所需算力巨大，遠超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產大模型技術發展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓練平臺SpeedDP就可以通過大量的數據注入，讓AI進行不斷的模型訓練，不斷地深度學習能夠讓AI更加聰明，為目標檢測、目標識別提供幫助。人工標注的替代品有沒有？

除了高質量數據集產品外，鳳凰數據還將推出以數據為中心的一站式AI訓練平臺，計劃于近期開放內測。平臺將與高質量數據集市實現互聯互通，確保數據在平臺內的安全使用。平臺也將提供一系列以數據為中心的服務，包括豐富的數據處理工具、可視化模型訓練和微調套件、大量的數據和模型評估框架和多云異構的算力資源。在內地，也有很多企業開發了類似平臺，慧視光電推出的AI自動圖像標注平臺SpeedDP就是一個以數據為中心的一站式AI訓練平臺，通過平臺能夠讓AI不斷進行學習，進而更加精確的識別圖像。SpeedDP獲得了行業青睞。江蘇國產化圖像標注

節約大量圖像標注時間的辦法！浙江國產化圖像標注有哪些

SpeedDP包含如下五個模塊：1.數據集管理：采集并制作用于訓練和測試的數據集；2.項目配置：根據項目的實際情況，對調整相關配置參數進行定制化開發；3.模型訓練：完成訓練參數配置，開始模型訓練并監控訓練過程，損失精度可接受時，暫停訓練；4.模型測試：使用數據集或實際業務場景圖像視頻數據進行模型評估；5.模型部署：模型測試結果達到預期，進行模型轉化和部署。據客戶反饋，使用了慧視光電的SpeedDP后，初步提升效率在80%以上，開發周期縮短，同時可售可租的模式，也讓企業的選擇更加靈活，為所在單位降本增效提供幫助。浙江國產化圖像標注有哪些