邊海防圖像識別模塊研發(fā)

圖像識別技術(shù)的高價值應(yīng)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(wù)，精心設(shè)計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設(shè)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(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸ΑK3399圖像處理板能夠用于工地安全監(jiān)控。邊海防圖像識別模塊研發(fā)

慧視VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙，集成了10倍光學變倍可見光相機，640×512高分辨率紅外相機，測程遠，產(chǎn)品具備快拆功能，通訊支持RS422、TTL，視頻支持422同步接口、網(wǎng)口以及三軸高穩(wěn)定精度平臺框架，白天和夜間工作無縫切換，為行業(yè)級無人機出色完成巡檢、安防和搜救等任務(wù)提供了專業(yè)而可靠的能力支撐?？蛇h距離采集圖像，對興趣點目標進行定位。1080P全高清視頻可實時輸出可見光、紅外視頻。能夠廣泛應(yīng)用于安防巡檢、應(yīng)急救援、警務(wù)執(zhí)法等領(lǐng)域。云南圖形圖像識別模塊設(shè)備RK3588小而輕，非常適合無人機吊艙。

垃圾識別需要進行大量的數(shù)據(jù)訓練，因此需要進行數(shù)據(jù)采集。在進行自動化垃圾識別過程中，數(shù)據(jù)集采用了中國發(fā)布的垃圾分類標準，該標準將人們?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歸為其他垃圾。

圖像識別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識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，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。智能化的圖像處理板還可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)降本增效。

人臉識別始于20世紀60年代，隨著計算機技術(shù)和光學成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進入初級的應(yīng)用階段則在90年后期，以美國、日本和德國的技術(shù)為主。隨著人工智能的發(fā)展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術(shù)也獲得了很大的突破，同時人臉識別也是生物特征的應(yīng)用。其技術(shù)的實現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強人工智能的轉(zhuǎn)化?？偟膩碚f，人臉識別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數(shù)據(jù)，放進數(shù)據(jù)庫進行比對，然后完成解鎖。成都慧視有幾款圖像處理板？安徽RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊供應(yīng)商

RK3588是小型化國產(chǎn)板卡嗎？邊海防圖像識別模塊研發(fā)

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，除了噴藥，雜草處理也能夠自動化進行。搭載圖像處理板的割草機器人，能夠通過定制的算法，在工業(yè)級板卡RK3588的強大運算下，快速分析識別農(nóng)田中，不同植物的類別，進而精確割草。割草的速度能夠達到1.2m/s，非常適用于大型農(nóng)田，并且還可以通過智能算法進行機器人的完美避障，遇到泥塊、石頭這些障礙物可以輕松繞過。此外，在作物果實成熟時，搭載RK3588圖像處理板的采摘機器人也能夠進行自動化果實采摘，板卡強大的性能和處理能力，完全適應(yīng)各種環(huán)境的戶外作業(yè)，也能夠保持精確的識別度，快速完成每一株作物的果實采摘。邊海防圖像識別模塊研發(fā)