進入冬季，北方各地陸續出現冰凍天氣，給不少地方的保供電工作增添了難度。目前，大多數地方都采用無人機巡檢的模式，但是面臨如此寒凍的天氣，無人機也可能會“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下，人工巡檢又很難到達很多區域，所以還是不得不依靠無人機，只是需要性能更加強悍的無人機。無人機電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進行自動巡視檢測，這其中，用于進行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣，圖像處理板能否正常工作十分關鍵，因此選對圖像處理板，關系整個寒冬的電力巡檢。SpeedDP標注一張圖像只需要7-8ms。海南智能化圖像標注優勢

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。海南智能化圖像標注優勢SpeedDP能夠快速處理海量的圖像數據集。

無人機及其相關技術的不斷發展，已經打破了傳統的倉儲管理方式，為倉儲帶來了智能化的革新。傳統的倉儲管理，需要人工進行地毯式巡檢，這種方式效率低，費時費力。另外，對于倉儲安全的監管不能做到時效性，反應速度也具有滯后性。而全新的無人機巡檢模式，基于先進的圖像傳感器、遠程控制技術、AI等，使得無人機能夠實現高效安全的自主巡邏，無需過多的人工介入。一旦無人機檢測識別到危險，就能夠立即發出警報，甚至可能提前預警，滯后性將得到改善。

無人機只需要從基地起飛，就能夠對指定區域進行巡檢，智能攝像頭能夠自動問診地面，識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題，然后標記位置。而控制中心能夠實時查看前方畫面，接收無人機回傳的數據，并進行診斷分析，整個過程無需過多的人工干預。這種無人機智能問診，是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現的。成都慧視開發的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無人機智能化領域。這塊板卡外形呈圓形設計，尺寸為ф38*12mm，功率不超過4W，整體呈現功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱，并且不會過多消耗無人機的續航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識別領域十分合適。傳統的人工標注很累人。

SpeedDP的出現則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺支持本地化服務器部署，高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的數據標注，這不僅將節約大量的數據標注時間，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別能力。SpeedDP標注圖像很快速。海南智能化圖像標注優勢

SpeedDP是一個深度學習算法開發平臺！海南智能化圖像標注優勢

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種目標檢測算法，它使用深度神經網絡模型，特別是卷積神經網絡，來實時檢測和分類對象。該算法開始被提出是在2016年的論文《YouOnlyLookOnce：統一的實時目標檢測》中。自發布以來，由于其高準確性和速度，YOLO已成為目標檢測和分類任務中很受歡迎的算法之一。它在各種目標檢測基準測試中實現了高性能。就在2023年5月初，YOLO-NAS模型被引入到機器學習領域，它擁有更高的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。海南智能化圖像標注優勢