但這也遇到很多難點，通常情況下，視頻回傳的延遲大概在200ms左右，隨著大量的彈打出，視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力，如何在通信帶寬有限的情況下，保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸，是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題，慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合，推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發(fā)信道內，例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內，多路視頻和交互控制共用一對收發(fā)信道，信道支持數據透傳，外部系統可以使用該信道，傳輸任意格式的數據；可實時調整視頻碼率，在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像?？梢允乖O備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發(fā)；能夠基于H265實時視頻編碼；可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”?；谄胀?0幀相機，實現15ms的低延遲編解碼，加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右，目前業(yè)界前列。通用性強，使用更加靈活，適用更多應用場景；支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸（1080P60FPS），徹底解決“帶寬苦惱”；整體時延約60ms（含相機、編解碼、顯示，不含傳輸），實現實時控制、實時打擊。SpeedDP能夠進行算法模型的提升。重慶自主可控圖像標注優(yōu)勢

此外，慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，數據敏感或對數據有保密需求的用戶再也無需擔心數據信息泄露的問題。目前慧視光電SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。隨著芯片性能的提升，跟蹤設備的發(fā)展趨勢是生成式人工智能也會在圖像跟蹤板上得到應用，使得識別率達到極大的提升，相關配套的整體設備性能也會得到質的提升。貴州比較好的圖像標注應用圖像算法工程師的工具利器。

成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板，就是助力低空經濟發(fā)展的傳感器技術設備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力，在低空經濟領域，能夠讓無人機實現智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030，具備6.0TOPS算力，是當下國產圖像處理板的性能前列的產品，對于一些復雜應用場景下的識別，RK3588是當仁不讓。我司可以根據需求，定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口，實現快速適配應用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026，整體呈小型化設計，尺寸小，整體功耗不大于4W，用在無人機領域，一不會過多占用空間，二不會增加無人機的功耗負擔，2.0TOPS的算力，也能滿足大多數應用場景的需求。

無人機只需要從基地起飛，就能夠對指定區(qū)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(fā)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(xù)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。SpeedDP標注一張圖像只需要7-8ms。

在如今的作業(yè)中，無人機路面巡查替代傳統的人工巡查，展現出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下，施工方為了保障施工安全，就需要對施工范圍進行嚴格管控，傳統的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題，容易出現盲點。相比人工，利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數據收集，幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門，則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導，緩解交通壓力。讓AI幫你進行圖像標注。吉林智能化圖像標注技術

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。重慶自主可控圖像標注優(yōu)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(fā)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。重慶自主可控圖像標注優(yōu)勢