成都雙光成像圖像識別模塊系統(tǒng)

智慧農(nóng)業(yè)已是當下農(nóng)業(yè)發(fā)展的助推劑。農(nóng)業(yè)機器人的應用使得農(nóng)作效率進一步提升，在農(nóng)業(yè)機器人中加裝慧視光電開發(fā)的RK3588圖像處理板后，機器人能夠實現(xiàn)自動化作業(yè)，一天能夠耕種百畝土地。農(nóng)作物殺蟲是至關重要的環(huán)節(jié)，噴藥機器人裝配有一個大水箱，里面是實現(xiàn)灌注的殺蟲農(nóng)藥。在圖像處理板和相應算法的加持下，機器人能夠智能識別哪些是農(nóng)作物哪些是其他物，進而實現(xiàn)自動化農(nóng)藥噴灑。使用機器人作業(yè)，不僅能夠實現(xiàn)人藥分離，避免人受到農(nóng)藥危害，還可以實現(xiàn)單人操作多臺機器人，提高生產(chǎn)效率。慧視RK3588圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。成都雙光成像圖像識別模塊系統(tǒng)

隨著技術的不斷迭代發(fā)展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業(yè)機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產(chǎn)品正在深刻改變著傳統(tǒng)行業(yè)。而這些功能實現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數(shù)據(jù)的標注。但是如果遇到數(shù)據(jù)量龐大的標注需求，傳統(tǒng)的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度?；垡昐peedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。專業(yè)圖像識別模塊定制圖像識別在防火中具有重要作用。

我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復的看到“蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù)，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡，反復學習，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規(guī)格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復雜的AI工程。

除了電力巡檢方面，無人機吊艙還可以對前期電力基建選址、搭建提供幫助。搭載吊艙的無人機能夠實現(xiàn)地理信息的收集，對崇山峻嶺進行快速建模，提高前期建設的效率，也能減少成本支出。在搭建電線時，采用無人機放線，能夠輕松穿越各種危險復雜的環(huán)境，減少搭線時間，保障施工人員的安全，同時節(jié)約節(jié)約人力提升效率。成都慧視光電推出的多種雙光、三光無人機微型吊艙，就是電力行業(yè)的得力幫手。它能夠搭載慧視AI圖像處理板，能夠實現(xiàn)遠距離的目標識別。板卡算法也可以找成都慧視定制。

當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應到是否見過此圖片或與其相似的圖片，其實在"看到"與“感應到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似，在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率?？傊谟嬎銠C的視覺識別中，圖像的內容通常是用圖像特征進行描述。邊防被入侵可以用圖像識別來實時監(jiān)控。河北智能圖像識別模塊目標檢測

無人機小吊艙可以采用慧視RK3399圖像處理板實現(xiàn)遠程目標鎖定。成都雙光成像圖像識別模塊系統(tǒng)

圖像識別技術的高價值應用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們去面對。成都雙光成像圖像識別模塊系統(tǒng)