現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，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。

一些資源豐富的高校可能會按需進行挑選采購，甚至一些高校自行購買芯片進行開發，雖然能夠節約很多成本，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提供圖像處理應用開發的整套方案。

在算法方面，我司開發的深度學習算法開發平臺SpeedDP能夠通過大量的模型訓練，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據集當中的目標進行快速自動標注，效率是傳統人工標注的1000倍。

目前平臺經過多個版本迭代已經能夠支持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，我司可以定制開發如CVBS、SDI、MIPI、DVP等視頻接口的圖像處理板，并且高校可以根據自身實際算力需求選擇RV1126、RK3399Pro、RK3588這低中高三個等級規格的圖像處理板。

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

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、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，在短時間內提升專業技能、工作方法等全面職業素質能力，進而加強未來學生成功就業能力。