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SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程，即数据标注-> 模型开发-> 应用部署。旨在快速直观的验证所开发的不同算法在移动端部署时的实际效果。测试平台目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪，主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。为了尽可能减小测试工具与实际移动端部署程序之间的差异同时简化测试工具的开发难度，在设计测试平台程序时采用了一些特殊方法。首先使用C和C++设计封装了不同子任务的可执行程序，并通过读取不同配置文件的方式实现不同的功能，然后使用python+streamlit+子程序设计了web服务程序，用户可通过浏览器访问特定网址来使用测试平台。无人机吊舱搭载图像处理板后能够拥有应急救援。广东专业目标识别办公平台

每次训练产生的数据会形成数据集，在数据集测试评估界面，使用带标注的数据集计算一些关键性能指标从而对训练结果进行评估，慧视SpeedDP开发平台采用了目标检测领域常用的AP50、mAP50-95以及准确率和召回率对模型进行整体性评价。点击“运行评估”开始模型评估并实时显示评估记录，点击“停止评估”可停止当前的评估。完成评估后会弹出”召回率和准确率曲线“这样用户能够更加直观的了解模型训练的效果，从而能够更清楚后续的迭代优化方向。湖南可靠目标识别系统慧视光电图像处理板的目标识别跟踪帧率为30FPS。

随着人工智能的兴起，AI工程师特别是基于图像的算法工程师日益成为炙手可热的香饽饽，特别在一些行业市场例如工业领域、军、工领域等行业领域，需要根据具体场景对检测识别算法进行不断地优化完善，已达到更高的准确率。在这个工作的过程中，对特定目标的数据标注、模型训练、测试验证、到嵌入式平台的模型部署是中间重要的工作，抛开人员费用不管，这将需要耗费大量的时间，是否有一款集成的工具，可以节约图像算法工程师的时间，提升算法迭代的效率，一直是图像算法工程师的迫切需求。虽然市场上也有一些零散的工具，甚至一些单位自己也开发了一些相关的工具，但是因为集成度低，导致使用起来始终不是那么顺畅。

人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。而深度学习是人工智能的子领域，其算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。这一能力能够很好地运用在图像标注领域，取代传统的人工标注，提升效率。图像标注首先要进行目标检测，通过给定一张图像，让计算机计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小（目标框）。在AI的帮助下，计算机能够快速地进行海量图片的检测筛选。基于这一需求，慧视光电推出了SpeedDP深度学习算法开发平台，作为一款针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能无人机目标识别可以用慧视板卡！

成都慧视开发的RK3588和RV1126图像处理板，搭载自研的目标识别、跟踪算法后，无人机能够凭借其低发现率的特征，借助平台搭载的各类探测设备，可以为指挥官提供丰富及时的战场信息（包括敌情、地理环境、电磁环境、战损情况等），结合侦察卫星等其他探测手段，可以形成从战略到战术层面的立体信息获取系统，更好的支持各级指挥官及时准确的作出判断。此外，RK3588和RV1126还能进行精确的远程打击，两款板卡都具备小型化、轻量化的优点，不会过多占用无人机空间增加重量，搭载远程导弹后，飞行到目标区域高空，通过AI智能化图像处理，就能自动或者手动识别打击对象。图像处理板能够让摄像头自动锁定跟踪。山西国产化目标识别供应商

图像处理板才是当下目标识别跟踪的主流元器件。广东专业目标识别办公平台

传统的人工标注需要一个人坐在电脑前，对每一张图像进行分类然后打上标签，动作反反复复，呈机械化，久而久之便会让人产生厌倦。而AI自动化人工标注就不同，在进行完AI模型训练后，AI就能够自动输出标注好的文件。这就是慧视光电推出的AI自动化图像标注工具——SpeedDP深度学习算法开发平台。平台是一个针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。通过利用SpeedDP进行模型部署，利用深度学习的特性让AI通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。广东专业目标识别办公平台