四川智能圖像識(shí)別模塊廠家

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(méi)有停止自己的技術(shù)革新。在現(xiàn)在的許多行業(yè)當(dāng)中常常用到攝像頭進(jìn)行遠(yuǎn)程跟蹤或者目標(biāo)檢測(cè)，例如安防巡檢、巡湖護(hù)河執(zhí)法、無(wú)人機(jī)投彈、周界安防等，當(dāng)遇到目標(biāo)較小不易辨認(rèn)時(shí)，雖然能夠看到更多的畫面，但是物體的細(xì)節(jié)看不清，這時(shí)就需要通過(guò)鏡頭的變倍，來(lái)放大成像，來(lái)展示更多的物體細(xì)節(jié)。在以前，如果在鎖定跟蹤時(shí)進(jìn)行變焦，就會(huì)丟失目標(biāo)，當(dāng)遇到目標(biāo)出現(xiàn)在復(fù)雜的場(chǎng)景中時(shí)，就容易造成再跟蹤失敗的場(chǎng)景，例如在安防巡檢時(shí)，有可疑人物入侵了目標(biāo)區(qū)域，為了進(jìn)一步獲取可疑人物的細(xì)節(jié)，需要進(jìn)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。RK3588圖像處理板能夠用于工地安全監(jiān)控。四川智能圖像識(shí)別模塊廠家

RV1126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(guó)產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確、跟蹤穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)。用在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域，不會(huì)過(guò)多增加無(wú)人機(jī)載重負(fù)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(jiàn)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(duì)目標(biāo)尺寸不小于3×3像素、目標(biāo)對(duì)比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場(chǎng)，作往復(fù)勻速直線運(yùn)動(dòng)的模擬目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時(shí)，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場(chǎng)/s。對(duì)圓周半徑不小于1/3視場(chǎng)，作勻速圓周運(yùn)動(dòng)的模擬目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時(shí)，其跟蹤速度應(yīng)不小于1.5周/s。識(shí)別像素不低于15×15像素，識(shí)別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲(chǔ)功能，高清視頻存儲(chǔ)能力不低于1h，以滿足特殊需求。吉林RK3399處理板圖像識(shí)別模塊軟件開發(fā)慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動(dòng)為主動(dòng)，提供多種能主動(dòng)預(yù)警的視頻分析和人臉識(shí)別黑白名單管理。

在工業(yè)領(lǐng)域如安防巡檢等行業(yè)，需要大量攝像頭采集圖像數(shù)據(jù)并同時(shí)快速傳輸；在自動(dòng)化作業(yè)的工廠設(shè)備需要攝像頭進(jìn)行圖像識(shí)別檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)避障等行為；在冶金行業(yè)，在熔煉、精煉和連鑄等過(guò)程中，需要對(duì)非金屬夾雜物進(jìn)行有效地去除。因此，工業(yè)領(lǐng)域?qū)τ谙鄼C(jī)的要求十分嚴(yán)格。首先，工業(yè)相機(jī)需要性能穩(wěn)定，耐用性、抗干擾能力突出，能夠連續(xù)高度工作。其次，工業(yè)相機(jī)要能夠抓拍高速運(yùn)動(dòng)的物體，通過(guò)相機(jī)能夠看到產(chǎn)品是否出現(xiàn)拉毛、模糊、變形等。然后，工業(yè)相機(jī)對(duì)于輸出的圖像幀率要求高，例如在開發(fā)金屬類材料時(shí)，高幀率相機(jī)能夠觀察材料受到?jīng)_擊時(shí)內(nèi)部裂紋的方向和狀態(tài)，分析材料受損時(shí)材料的結(jié)構(gòu)。

人臉識(shí)別始于20世紀(jì)60年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，以美國(guó)、日本和德國(guó)的技術(shù)為主。隨著人工智能的發(fā)展以及處理的快速迭代更新，人臉識(shí)別技術(shù)也獲得了很大的突破，同時(shí)人臉識(shí)別也是生物特征的應(yīng)用。其技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化?？偟膩?lái)說(shuō)，人臉識(shí)別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，然后進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)采集需要解鎖對(duì)象的面部數(shù)據(jù)，放進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，然后完成解鎖。無(wú)人機(jī)可能會(huì)受到敵方勢(shì)力或者強(qiáng)風(fēng)等因素干擾，造成不同幅度的振動(dòng)，從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。

模式識(shí)別是圖像識(shí)別的一種，當(dāng)前，模式識(shí)別的應(yīng)用范圍十分廣，它的觀察對(duì)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(shí)別的目的，則是利用計(jì)算機(jī)模仿人的識(shí)別能力來(lái)辨別觀察對(duì)象。模式識(shí)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(shí)別的方法可以大致分為統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、結(jié)構(gòu)模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。上述的圖像識(shí)別步驟就是模式識(shí)別的基本步驟了常用的模式識(shí)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(jiàn)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(shuō)明模型識(shí)別的概念。智能化的圖像處理板還可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)降本增效。四川智能圖像識(shí)別模塊廠家

AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。四川智能圖像識(shí)別模塊廠家

圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別，顧名思義，就是對(duì)圖像做出各種處理。分析，然后識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。圖像識(shí)別并不只是用人類的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類的識(shí)別能力很強(qiáng)大，但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì)，人類自身識(shí)別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。四川智能圖像識(shí)別模塊廠家