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人類的生活也將更加離不開圖像識別技術(shù)。圖像識別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù),但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣。并且,圖像識別技術(shù)也在不斷地成長,隨著科技的不斷進(jìn)步,人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識也會更加深刻。未來圖像識別技術(shù)將會更加強(qiáng)大,更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中,為人類社會的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代,我們無法想象離開了圖像識別技術(shù)以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡,具備高性能、高精度的優(yōu)點(diǎn)。云南自主研發(fā)圖像識別模塊供應(yīng)商
慧視VIZ-100T三軸三光目標(biāo)定位吊艙,集成了10倍光學(xué)變倍可見光相機(jī),640×512高分辨率紅外相機(jī),測程遠(yuǎn),產(chǎn)品具備快拆功能,通訊支持RS422、TTL,視頻支持422同步接口、網(wǎng)口以及三軸高穩(wěn)定精度平臺框架,白天和夜間工作無縫切換,為行業(yè)級無人機(jī)出色完成巡檢、安防和搜救等任務(wù)提供了專業(yè)而可靠的能力支撐??蛇h(yuǎn)距離采集圖像,對興趣點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行定位。1080P全高清視頻可實(shí)時(shí)輸出可見光、紅外視頻。能夠廣泛應(yīng)用于安防巡檢、應(yīng)急救援、警務(wù)執(zhí)法等領(lǐng)域。貴州算法防抖圖像識別模塊技術(shù)RV1126是小型國產(chǎn)化板卡。
在人工智能時(shí)代,圖像標(biāo)注不僅能夠反哺AI的發(fā)展,還能進(jìn)一步降低項(xiàng)目成本。傳統(tǒng)的圖像標(biāo)注需要人工采用文本或者相應(yīng)工具機(jī)械式的進(jìn)行圖像標(biāo)簽分配,例如谷歌就曾大量使用圖像驗(yàn)證碼,用戶在進(jìn)行驗(yàn)證碼點(diǎn)擊的時(shí)候也在進(jìn)行圖像人工標(biāo)注。當(dāng)然,每個(gè)人點(diǎn)擊的數(shù)量有限,你可能還會覺得很有趣,但當(dāng)這成為一種常態(tài),成為一項(xiàng)工作的時(shí)候,就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此,一方面為了解決這項(xiàng)必要且乏味工作帶來的枯燥感,一方面提高圖像分類標(biāo)注的效率。AI圖像標(biāo)注開始進(jìn)入圖像分類標(biāo)注的歷史舞臺,許多大公司都相繼推出了自己的產(chǎn)品,但是高額的費(fèi)用、地域的限制、數(shù)據(jù)安全等問題讓許多中小企業(yè)甚至企事業(yè)單位望而卻步?;垡暪怆娡瞥龅腟peedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺正在改變?nèi)粘5膱D像標(biāo)注的歷史,平民化、性價(jià)比高的特點(diǎn)讓你不再艷羨那些AI圖像標(biāo)注工具,真正走入“千萬家”。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機(jī)器學(xué)習(xí)不同的,它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如,神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J(rèn)識一個(gè)東西、觀察一個(gè)東西的時(shí)候,邊緣檢測類的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大,也就是說我們看物體的時(shí)候永遠(yuǎn)都是先觀察到邊緣。就這樣,經(jīng)過科學(xué)家大量的觀察與實(shí)驗(yàn),總結(jié)出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取,從一個(gè)簡單的層級到一個(gè)復(fù)雜的層級,這個(gè)層級的轉(zhuǎn)變是有一個(gè)抽象迭代的過程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測物體這樣一種方式,首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù),拿到以后才有海量樣本,把海量樣本抓取過來做訓(xùn)練,抓取到重要特征,建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò),因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)就是建立一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層,但是有些復(fù)雜的,像剛才講的谷歌的,里面有一百多層。當(dāng)然這其中有的層會去做一些數(shù)學(xué)計(jì)算,有的層會做圖像預(yù)算,一般隨著層級往下,特征會越來越抽象。圖像識別模塊監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)是防溺水技防手段中應(yīng)用比較廣的。
盡管還未達(dá)到真正的人工智能,但日漸成熟的圖像識別技術(shù)已開始探索各類行業(yè)的應(yīng)用。在農(nóng)林行業(yè),圖像識別技術(shù)已經(jīng)得到應(yīng)用。木材的生產(chǎn)包含多個(gè)環(huán)節(jié),過去這些環(huán)節(jié)往往牽涉到大量的人力投入。如今,圖像識別已在多個(gè)環(huán)節(jié)中得到應(yīng)用,例如森林調(diào)查,通過無人機(jī)對圖像進(jìn)行采集,再通過圖像分析系統(tǒng)對森林樹種的覆蓋比例、林木的健康狀況進(jìn)行分析,從而可以做出更科學(xué)的開采方案。而原木檢驗(yàn)方面,圖像識別可以快速對木材的樹種、優(yōu)劣、規(guī)格進(jìn)行判斷,省去了大量人工參與的環(huán)節(jié)。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行目標(biāo)識別。云南行為識別圖像識別模塊識別
無人機(jī)小吊艙可以采用慧視RV1126圖像處理板實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程目標(biāo)鎖定。云南自主研發(fā)圖像識別模塊供應(yīng)商
圖像識別技術(shù)的高價(jià)值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊,例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能醫(yī)療等,而這些圖像識別進(jìn)展的背后推動(dòng)力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個(gè)方面:大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強(qiáng)有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計(jì)算資源。對于各種各樣的圖像識別任務(wù),精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功,但在它進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前,仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?。云南自主研發(fā)圖像識別模塊供應(yīng)商