自主檢測圖像識別模塊識別

在人臉識別領(lǐng)域，傳統(tǒng)的人臉特征都是人工選取，例如SIFT，HOG等等，但是人工選取特征是一件非常費力事情，并且選取特征的好壞很大程度上依賴于經(jīng)驗和運氣，而深度學(xué)習(xí)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)自動學(xué)習(xí)特征的方法，可以更好的表達樣本。人臉識別以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性擁有著廣闊的應(yīng)用前景和科研價值，因此使用深度學(xué)習(xí)方法的對人臉識別進行研究，可以在光照、表情、姿態(tài)以及低分辨率等問題進行改進。成都慧視的AI識別算法也能根據(jù)不斷學(xué)習(xí)以獲得更好的識別能力。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。自主檢測圖像識別模塊識別

7月28日開幕的成都大運會為大家?guī)砹艘粓鲆曈X盛宴。本次大運會，除了成都各種美食、大熊貓外，各類智能服務(wù)的出現(xiàn)也著實亮眼。“蓉寶”機器人“蓉寶”機器人以熊貓為外形，具備應(yīng)急、答疑、翻譯等功能。能夠在場館中心遞送應(yīng)急包、自動體外除顫器(AED)等醫(yī)療應(yīng)急工具。一旦場館內(nèi)發(fā)生突發(fā)狀況，就可以掃碼喚來“蓉寶”機器人。在自動彈出急救包的同時，機身上那塊屏幕可以播放示范視頻，還能和醫(yī)生進行遠程連線，獲得線上急救指導(dǎo)。云南運動圖像識別模塊器RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的圖像識別模塊板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU。

RK3588圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)檢測及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標(biāo)檢測準(zhǔn)確、跟蹤穩(wěn)定等優(yōu)點。用在無人機領(lǐng)域，不會過多增加無人機載重負擔(dān)。軟件方面，在此基礎(chǔ)上定制板卡的處理能力，其中：可見光通道圖像處理能力：1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力：640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對目標(biāo)尺寸不小于3×3像素、目標(biāo)對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復(fù)勻速直線運動的模擬目標(biāo)進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標(biāo)進行跟蹤時，其跟蹤速度應(yīng)不小于1.5周/s。小識別像素不低于15×15像素，識別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲功能，高清視頻存儲能力不低于1h，以滿足特殊需求。在硬件方面，針對對于索尼7520定制1路LVDS的輸入接口，針對于紅外COIN612定制1路CVBS輸入接口，視頻輸出接口則采用H.264編碼。

慧視雙光微型吊艙，紅外光的對車作用距離為（4.6m×2.3m）；人工識別距離為1.0km；自動識別距離為0.5km；可見光對車的作用距離為（4.6m×2.3m）；人工識別距離為2.0km；自動識別距離可達1.0km；攝像頭的工作范圍能夠達到水平-150°~150°，垂直距離為-110°~10°。對物體的識別數(shù)量不少于8個，識別準(zhǔn)確率≥85%。遠距離、多角度、晝夜成像的特點使得這款微型吊艙非常適用于無人機領(lǐng)域。而雙光微型吊艙+慧視AI圖像處理板的方案，則能夠為需求者提供整合便利，省去自我搭配研發(fā)的時間，實現(xiàn)快速集成運用。野外拍攝可以采用圖像處理技術(shù)。

在自動駕駛領(lǐng)域，我們需要面對復(fù)雜的行駛環(huán)境。相比高速場景，城市道路情況更加復(fù)雜，路口多、車道復(fù)雜，還有非機動車和行人。就比如在一個紅綠燈路口，面對不同的方向，車輛就需要找到正確的車道，同時還需要防范行人和非機動車。但想要實現(xiàn)更高階的自動駕駛，城市場景又是必經(jīng)之路，不可能一直停留在高速及城市快速路的階段，并且用戶用車的場景中城市占比要遠高于高速場景，因此高精度的目標(biāo)識別就顯得尤為關(guān)鍵，成都慧視開發(fā)的RK3588圖像處理板具備工業(yè)級性能，能夠?qū)崿F(xiàn)快速精確的目標(biāo)識別，且高精度的算法也能支撐復(fù)雜的城市道路環(huán)境。RK3588圖像處理板怎么定制？人臉識別圖像識別模塊提供商

慧視RV1126圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標(biāo)（人、車）。自主檢測圖像識別模塊識別

為了制造一個的汽車零部件，人們需要和機器協(xié)作來采購原材料，評估其質(zhì)量，將它們運輸?shù)焦S進行加工，通過質(zhì)量檢查的合格產(chǎn)品會離開工廠，然后零售商或終端用戶會收到它們。無論這個產(chǎn)品是在運輸中，甚至是還沒有組裝，機器視覺均提供了一種自動處理它的程序。它提高了各個部門的效率，如裝配，并保持更高和更一致的質(zhì)量水平。有些應(yīng)用程序很簡單，比如在倉庫地板上畫一條線，讓無人駕駛的車輛安全地不越線行駛。其他的機器視覺應(yīng)用甚至更加復(fù)雜，即使是簡單的例子也有改變游戲規(guī)則的可能。在工業(yè)世界中，機器視覺的一些典型例子曾經(jīng)被是認為很難或不可能外包給機器人的。正如前文提到的，在涉及踐行成本、商譽和客戶方面，在倉庫中揀貨就是一個涉及高失誤風(fēng)險的過程，產(chǎn)品損壞、物品位置和SKU的細微變化均有可能造成失誤，因此采用機器學(xué)習(xí)進行貨物揀選是一種上上策。自主檢測圖像識別模塊識別