貴州目標(biāo)跟蹤圖像識別模塊人工智能

隨著技術(shù)的不斷迭代發(fā)展,人工智能應(yīng)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(jī)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(shí)現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數(shù)據(jù)的標(biāo)注。但是如果遇到數(shù)據(jù)量龐大的標(biāo)注需求，傳統(tǒng)的人工標(biāo)注就顯得費(fèi)時(shí)費(fèi)力，會影響整個(gè)項(xiàng)目的進(jìn)度?；垡昐peedDP是針對AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗(yàn)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(shè)置接口，滿足不同用戶業(yè)務(wù)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(wù)器部署，數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問題?；垡暪怆姷墓I(yè)級板卡有哪些？貴州目標(biāo)跟蹤圖像識別模塊人工智能

垃圾識別需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。在進(jìn)行自動化垃圾識別過程中，數(shù)據(jù)集采用了中國發(fā)布的垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)將人們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ姷睦譃榱怂拇箢?。其中，將廢棄的玻璃、織物、家具以及電器電子產(chǎn)品等適合回收同時(shí)可循環(huán)利用的廢棄物歸為可回收垃圾。將剩菜剩飯、果皮果殼、花卉綠植以及其他餐廚垃圾等容易腐爛的廢棄物歸為廚余垃圾。將廢電池、廢藥品、廢燈管等對人們身體健康和自然環(huán)境有害而且應(yīng)當(dāng)門處理的廢棄物歸為有害垃圾。除以上三類垃圾之外的廢棄物都?xì)w為其他垃圾。貴州目標(biāo)跟蹤圖像識別模塊人工智能RK3588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。

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)。

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(dá)到563萬公里，具備廣覆蓋大規(guī)模的特點(diǎn)。給我國經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和人民生活提供了基礎(chǔ)保障。但隨之也面臨著嚴(yán)峻的電網(wǎng)維護(hù)任務(wù)，在以前，為了有效進(jìn)行電網(wǎng)維護(hù)，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(jì)飛速發(fā)展的當(dāng)下，如果發(fā)生停電，所造成的經(jīng)濟(jì)損失是不可估量的。因此定期的進(jìn)行電網(wǎng)維護(hù)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(yùn)維工程師不辭艱辛付出了巨大的代價(jià)?；垡曃⑿碗p光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。

模式識別是圖像識別的一種，當(dāng)前，模式識別的應(yīng)用范圍十分廣，它的觀察對象囊括了人類感官直接或間接接受的外界信息。而運(yùn)用模式識別的目的，則是利用計(jì)算機(jī)模仿人的識別能力來辨別觀察對象。模式識別方法大致可分為兩種，即結(jié)構(gòu)方法和決策理論方法，其中決策理論方法又稱為統(tǒng)計(jì)方法。字符模式識別的方法可以大致分為統(tǒng)計(jì)模式識別、結(jié)構(gòu)模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。上述的圖像識別步驟就是模式識別的基本步驟了常用的模式識別方法之一是模板匹配，顧名思義，就是在輸入圖像上不斷切割出臨時(shí)圖像、并將之與模板圖像匹配，如果相似度足夠高，就認(rèn)為我們尋找到了應(yīng)有的目標(biāo)，最常見的匹配方法包括平方差匹配法、相關(guān)匹配法、相關(guān)系數(shù)匹配法等。以下我們都將以模板匹配為例，說明模型識別的概念?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。貴州目標(biāo)跟蹤圖像識別模塊人工智能

RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。貴州目標(biāo)跟蹤圖像識別模塊人工智能

小區(qū)是社區(qū)的基本生活單元，如何守護(hù)這片凈土是社會各界迫切需要解決的問題。小區(qū)安防主要以防火防盜為主，在以前，小區(qū)的防火防盜系統(tǒng)全靠物業(yè)保安的不間斷巡邏，這一模式暴露出覆蓋面、時(shí)效性不足等諸多問題。隨著智慧城市建設(shè)的深入，運(yùn)用各種科技設(shè)備將小區(qū)進(jìn)行智慧化賦能，從而輔助防火防盜報(bào)警，物防模式相對于人防在覆蓋面和監(jiān)控時(shí)間有著優(yōu)勢?；垡暪怆婇_發(fā)的AI智能圖像處理板通過定制算法的加持，能夠在小區(qū)傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)z像頭的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)智慧小區(qū)的建設(shè)，能夠?qū)崿F(xiàn)門禁系統(tǒng)、火災(zāi)監(jiān)測、周界安防、晝夜可視化小區(qū)監(jiān)控等措施。貴州目標(biāo)跟蹤圖像識別模塊人工智能