导读：

随着5G时代的到来，人们的生活被大量图像、视频信息冲刷，如何保证网络环境的健康，让屏幕彼端的我们接收合规的图像内容？有家科技企业正深耕于此。

图像解析,睿视智觉的一席之地

睿视智觉诞生于2015年，其凭借出色的图像多维解析技术及聚焦行业应用的产品，收获众多行业客户及合作伙伴认可。如今，落地到智慧工业、图像数据过滤等领域的睿视智觉已成为海量图像背后的“清道夫”。

睿视智觉的团队早期开发了两种以计算机视觉深度学习算法和FPGA加速技术为核心的产品：

FPGA图像内容合规性审查系统。依托FPGA算力与自然语言理解算法，每秒钟对千张图片进行分类检测并支持对应信息提取。

睿视智觉FPGA图像内容合规性审查系统

FPGA工业产品属性检测系统则是将深度学习算法和传统工业视觉进行全面融合，实现产品属性检测99%以上的精度，以FPGA超高速度、超低延时的特性支持高端制造企业产品在线属性检测，目前已与多家头部制造企业达成深度战略合作，在多个细分行业都具备专用检测设备解决方案。

研发之路并非一帆风顺，团队先后遇到了算力架构适配、生态资源对接的难题。

为了解决难题，睿视智觉曾走过一段弯路，基于边缘侧场景，ARM架构一直不能达到理想的算力高度。对于技术平台支撑、市场推广和行业资源对接，睿视智觉也需要有效的加速助推，直到2018年，睿视智觉迎来转机。

5个关键，图像解析效果一目了然

2018年，睿视智觉正式入选英特尔AI百佳创新激励计划，英特尔提供的技术产品使其在算法的硬实力上有了进一步的提升。

-基于睿视智觉的MOC深度学习架构,英特尔®Stratix®10 FPGA板卡能够充分发挥其高时钟频率和高带宽的优势，利用更多的FPGA内部资源，可实现高达95%的运算效率，与传统GPU解决方案相比，图片解析性能提升320%，图像解析的精准度也得到了大幅提升，这正是算力对算法强有力的支撑。

睿视智觉FPGA深度学习模型加速技术架构图

-功耗上，基于FPGA的计算架构优化达到最优时，其总功耗远小于GPU计算架构，散热问题不仅可大幅减轻，利用效率也得到同步提升。同时，通过Hyperflex™ FPGA 的支持，英特尔®Stratix®10 FPGA的功耗相比前一代则足足降低了70%之多。

英特尔® Movidius™ Myriad视觉处理单元便于睿视智觉在边缘侧部署CNN方案，即将数据预处理和图像质量分类模块移至终端网络响应时间加快,极大降低响应延时。

-英特尔在FPGA平台中集成了出色的底层架构，睿视智觉只需要专注算法及RTL语言的转化即可，减少了5倍相比于传统解决方案成本花费。

高效能、高性能、高精准、低功耗、低延时，这正是睿视智觉图像解析的5个关键词。解决了底层技术难题，等待睿视智觉的是如何与市场对接。

在参加英特尔AI百佳创新激励计划时，英特尔为睿视智觉对接了垂直领域行业资源，也基于此，睿视智觉更是获得了与联想、浪潮等大型服务器厂商的合作机会。将前端客户与睿视智觉进行联合创新，使自身精准对应擅长的领域。

图像解析之路还很漫长，专注算法的计算机视觉技术还将带给图像解析更多可能。目前，睿视智觉的图像解析应用已覆盖到工业物联网、能源等各领域，给予了计算机一双“智慧双眼”。

我们相信，在图像识别得到加速应用的今天，能让机器看得见，行业就能看见未来。

英特尔AI百佳创新激励计划是英特尔持续打造人工智能创新生态的又一重要举措，英特尔基于其全面完整的人工智能产品组合和软硬件协同创新的独特优势，联合产业生态合作伙伴，汇聚技术、资本、生态、市场和产业等全方位资源，帮助一百家优秀的人工智能创新创业团队优化产品和解决方案，为团队的成长和壮大提供全面加速服务，促进人工智能与产业的快速发展。

内容源自英特尔创新加速器