機(jī)載吊艙圖像識(shí)別模塊自動(dòng)識(shí)別

圖像識(shí)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(shí)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(duì)于各種各樣的圖像識(shí)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(shí)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?duì)?；垡旳I板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)。機(jī)載吊艙圖像識(shí)別模塊自動(dòng)識(shí)別

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外從事圖像視頻識(shí)別的公司明顯增加,谷歌、 Facebook、微軟、曠視科技、圖普科技、格靈深瞳等國(guó)內(nèi)外企業(yè)重點(diǎn)集中在人臉識(shí)別、智能安防和智能駕駛等領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品設(shè)計(jì)。對(duì)于整個(gè)人工智能行業(yè)來(lái)說(shuō),目前,包括安防、金融、工業(yè)、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域?qū)I技術(shù)的需求極大,高精度AI數(shù)據(jù)交付在助力AI產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景化落地的同時(shí),不僅帶來(lái)了更好的用戶(hù)體驗(yàn),也進(jìn)一步加快了智能化時(shí)代的到來(lái),帶動(dòng)算力、算法等領(lǐng)域的振興。在各方的努力下,中國(guó)AI市場(chǎng)將從局部的發(fā)展向整體的上升發(fā)展,行業(yè)前景一片向好。成都國(guó)產(chǎn)化圖像識(shí)別模塊產(chǎn)品慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)。

圖像識(shí)別技術(shù)是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項(xiàng)技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類(lèi)模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。

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(lèi)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(chēng)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。RV1126是小型國(guó)產(chǎn)化板卡。

圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類(lèi)的圖像識(shí)別在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類(lèi)在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類(lèi)的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的，我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類(lèi)，然后通過(guò)各個(gè)類(lèi)別所具有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的，只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。RV1126圖像處理板能夠用于工地安全監(jiān)控。貴州接口豐富圖像識(shí)別模塊識(shí)別

RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的圖像識(shí)別模塊板，該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU。機(jī)載吊艙圖像識(shí)別模塊自動(dòng)識(shí)別

除此之外，在金融領(lǐng)域，身份識(shí)別和智能支付將提高身份安全性與支付的效率和質(zhì)量;在安防領(lǐng)域，未來(lái)在仍硬件鋪設(shè)到后端軟件管理平臺(tái)的建設(shè)轉(zhuǎn)型中，圖像識(shí)別系統(tǒng)將成為打造智慧城市的主要環(huán)節(jié);在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)療影像基于人工智能的快速匹配可幫助醫(yī)生更快更準(zhǔn)確的讀取病人的影像數(shù)據(jù);另外，在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，低成本的攝像頭加視頻處理軟件方案將為無(wú)人駕駛商業(yè)化打下基矗。其他方面，智能家居、電商等行業(yè)中，圖像識(shí)別也有不同程度的應(yīng)用。機(jī)載吊艙圖像識(shí)別模塊自動(dòng)識(shí)別