現(xiàn)在很多高校都采用實訓教學，尤其是理科類院校，理論結合實踐才是學習的最好方法。

在計算機圖像處理專業(yè)，需要通過大量的應用實驗來進行算法的驗證提升，這個過程需要AI圖像處理板、相機、算法等共同參與。一些資源豐富的高?？赡軙葱柽M行挑選采購，甚至一些高校自行購買芯片進行開發(fā)，雖然能夠節(jié)約很多購買成本，但是整個項目的學習研究的周期就會因此拉長。

像碩博這樣的研究生顯然不能夠花這樣多的時間成本，因此需要選擇更加高效一點的辦法。成都慧視光電就正好能夠為計算機圖像處理專業(yè)提供圖像處理應用開發(fā)的整套方案。

在算法方面，我司開發(fā)的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP能夠通過大量的目標模型訓練，幫助學生提升自研算法AI識別能力。SpeedDP是一個能夠進行自動圖像標注的平臺，它能夠通過既有的算法模型對新數(shù)據(jù)集當中的目標進行快速自動標注，效率是傳統(tǒng)人工標注的1000倍，目前平臺經(jīng)過多個版本迭代已經(jīng)能夠支持YOLO系列模型，其中包括YOLOv8分割算法。如果沒有自身的AI算法，我司還可以提供針對于人、車、船的目標識別的算法模型直接使用。

在硬件方面，我司可以定制開發(fā)如CVBS、SDI、MIPI、DVP等視頻接口的圖像處理板，并且高?？梢愿鶕?jù)自身實際算力需求選擇RV1126、RK3399Pro、RK3588這低中高三個等級規(guī)格的圖像處理板。

相機方面，如果高校還想進一步縮短自身項目開發(fā)時間，我司也可以提供相關需求的各種規(guī)格機芯，通過和圖像處理板的調(diào)試搭配，形成一個完整的可供直接使用的圖像處理設備供選擇。

（左為RV1126圖像處理板和相機組合方案/右為RK3399Pro和相機組合方案）

通過一系列整套的方案，慧視光電可以提供高校模擬實訓的所需材料，可以讓學生在實訓教學中省去大量不必要的開發(fā)、研究時間，使學生在體驗工作的過程，訓練操作的技能與技巧，形成特定任務下的心智與行為習慣，在短時間內(nèi)提升專業(yè)技能、工作方法等全面職業(yè)素質(zhì)能力，進而加強未來學生成功就業(yè)能力。