计算机视觉专业实训教学 如何更高效开展？

现在很多高校都采用实训教学，尤其是理科类院校，理论结合实践才是学习的最好方法。

在计算机图像处理专业，需要通过大量的应用实验来进行算法的验证提升，这个过程需要AI图像处理板、相机、算法等共同参与。

一些资源丰富的高校可能会按需进行挑选采购，甚至一些高校自行购买芯片进行开发，虽然能够节约很多成本，但是整个项目的学习研究的周期就会因此拉长。

像硕博这样的研究生显然不能够花这样多的时间成本，因此需要选择更加高效一点的办法。成都慧视光电就正好能够为计算机图像处理专业提供图像处理应用开发的整套方案。

在算法方面，我司开发的深度学习算法开发平台SpeedDP能够通过大量的模型训练，帮助学生提升自研算法AI识别能力。

SpeedDP是一个能够进行自动图像标注的平台，它能够通过既有的算法模型对新数据集当中的目标进行快速自动标注，效率是传统人工标注的1000倍。

目前平台经过多个版本迭代已经能够支持YOLO系列模型，其中包括YOLOv8分割算法。如果没有自身的AI算法，我司还可以提供针对于人、车、船的目标识别的算法模型直接使用。

在硬件方面，我司可以定制开发如CVBS、SDI、MIPI、DVP等视频接口的图像处理板，并且高校可以根据自身实际算力需求选择RV1126、RK3399Pro、RK3588这低中高三个等级规格的图像处理板。

相机方面，如果高校还想进一步缩短自身项目开发时间，我司也可以提供相关需求的各种规格机芯，通过和图像处理板的调试搭配，形成一个完整的可供直接使用的图像处理设备供选择。

通过一系列整套的方案，慧视光电可以提供高校模拟实训的所需材料，可以让学生在实训教学中省去大量不必要的开发、研究时间，使学生在体验工作的过程，训练操作的技能与技巧，形成特定任务下的心智与行为习惯，在短时间内提升专业技能、工作方法等全面职业素质能力，进而加强未来学生成功就业能力。