安徽RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊

對于圖像識別來說，常見的的應用領(lǐng)域莫過于人臉識別。人臉識別實質(zhì)上是屬于圖像識別的一種，它是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。正是人臉識別技術(shù)的大規(guī)模應用，才使我們國家遍布每個角落的天眼工程、雪亮工程，有了更大的應用空間，也使得我們的國家更為安全?；垡旳I算法是無人設(shè)備的“眼睛”。安徽RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊

我國擁有世界上很長的輸電電網(wǎng)，在2019年，全國電網(wǎng)鋪設(shè)線路總長度達到563萬公里，具備廣覆蓋大規(guī)模的特點。給我國經(jīng)濟生產(chǎn)和人民生活提供了基礎(chǔ)保障。但隨之也面臨著嚴峻的電網(wǎng)維護任務(wù)，在以前，為了有效進行電網(wǎng)維護，會出現(xiàn)經(jīng)常性的停電，給我們的生產(chǎn)生活造成了一定的困擾，要知道，在經(jīng)濟飛速發(fā)展的當下，如果發(fā)生停電，所造成的經(jīng)濟損失是不可估量的。因此定期的進行電網(wǎng)維護是電力行業(yè)很重要的工作。面對如此龐大的電網(wǎng)規(guī)模，我們的一代代電力運維工程師不辭艱辛付出了巨大的代價。安徽RV1126開發(fā)板圖像識別模塊人工智能芯片花草識別可以用慧視板卡。

深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機器學習不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如，神經(jīng)學家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經(jīng)元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過科學家大量的觀察與實驗，總結(jié)出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉(zhuǎn)變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們?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練，抓取到重要特征，建立一個網(wǎng)絡(luò)，因為深度學習就是建立一個多層的神經(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，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數(shù)學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。

隨著AI的不斷進步發(fā)展，AI在安防領(lǐng)域的落地應用也不斷深入。AI在安防的應用大致有周界安防、門禁識別、災害預警等。通過對監(jiān)控設(shè)備的智慧化賦能，讓智能眼睛遍布公共區(qū)域，拒絕死角。一方面AI賦能監(jiān)控設(shè)備，讓監(jiān)控更加智能化，能夠?qū)Π卜绤^(qū)域進行24小時*7天的不間斷目標檢測識別。另一方面，AI的投用讓傳統(tǒng)監(jiān)控不再只具備畫面查看的基礎(chǔ)功能，能夠增加主動報警的機制，一旦有可疑行為，AI監(jiān)控就能夠立即識別，然后向管理中心發(fā)出警報。野外攝像頭拍野生動物可以加裝慧視AI板卡。

作為一家致力于圖像跟蹤板卡、算法開發(fā)的公司，為了滿足更多行業(yè)的鎖定跟蹤需求，慧視光電一直沒有停止自己的技術(shù)革新。在現(xiàn)在的許多行業(yè)當中常常用到攝像頭進行遠程跟蹤或者目標檢測，例如安防巡檢、巡湖護河執(zhí)法、無人機投彈、周界安防等，當遇到目標較小不易辨認時，雖然能夠看到更多的畫面，但是物體的細節(jié)看不清，這時就需要通過鏡頭的變倍，來放大成像，來展示更多的物體細節(jié)。在以前，如果在鎖定跟蹤時進行變焦，就會丟失目標，當遇到目標出現(xiàn)在復雜的場景中時，就容易造成再跟蹤失敗的場景，例如在安防巡檢時，有可疑人物入侵了目標區(qū)域，為了進一步獲取可疑人物的細節(jié)，需要進行畫面變倍，看看是男是女、著裝如何、有何特征等，為后期的安保人員搜尋提供信息。RK3399Pro圖像處理板能夠用于工地安全監(jiān)控。陜西RK3399主板圖像識別模塊

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片。安徽RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊

圖像識別技術(shù)是信息時代的一門重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人類對圖像識別技術(shù)的認識越來越深刻。圖像識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。簡單分析了圖像識別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)和非線性降維的圖像識別技術(shù)及圖像識別技術(shù)的應用。如今，圖像處理技術(shù)的應用很廣，人類的生活將無法離開圖像識別技術(shù)，研究圖像識別技術(shù)具有重大意義。安徽RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊