目前地铁客流信息主要是通过AFC系统的过闸数据进行统计。但AFC*能提供进出付费区的乘客数量,在闸机外部占据很大空间的区域却没有很好的客流统计手段。乘客乘车首先要进入车站进行安检、购票等动作,如果不能很好地管控**区的客流,在大客流情况下未能及时进行疏导,很容易导致拥堵等事件。如果可以对车站客流情况进行实时统计分析,可以有效提高客流管控能力,减少安全生产事故。各个点位的客流统计相机,在有乘客通过其监视范围时,自动进行计数及记录进入、离开方向所有点位的计数信息实时汇聚至平台端平台端根据客流实时数据进行分析展示,如每小时进出站人数、日客流量、实时在站人数等信息,为运营人员及时进行客流疏导等业务提供数据参考。全国产化智能处理板在海上搜救的重要应用。湖北车载辅助图像识别模块解决方案
雷达目标识别技术开始于50年代末期,美国人用单脉冲雷达跟踪并记录了苏联发射的第二颗人造地球卫星的回波,通过对回波信号的分析,确认卫星上装有角反射器。现代防空雷达已具有辨认少数典型飞机机型的能力。反弹道导弹防御雷达(见目标截获和识别雷达)能从洲际导弹的碎块和少量诱饵中识别出真弹头。在空间探测中,对月球和金星表面的地形测绘和电磁物理特性参数测量,以及判定卫星发射后太阳电池翼是否打开等,都能应用目标识别技术。在地球遥感方面,微波遥感仪器可以测定潮汐、海冰厚度和海面风速;可以对农作物分类辨识,并作长势检查和产量估计;还可以勘探矿藏和石油等地球资源。目标识别技术已广泛应用于国民经济、空间技术和等领域。低空安防图像识别模块人工智能图像识别用RV1126板卡。
人工智能是计算机学科的一个分支,深度学习、机器视觉是机器学习研究中的一个领域。深度学习和机器视觉主要是针对图形进行更深层次的挖掘和分析,是人工智能的实际应用。而人工智能除了对图形的处理外,还包括对语音、运动、社交等方面的处理和控制。由于机器视觉主要是对图像进行识别,因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。以智能交通行业为例,机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点,目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了大量应用,具体体现在车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。
在人脸识别领域,传统的人脸特征都是人工选取,例如SIFT,HOG等等,但是人工选取特征是一件非常费力事情,并且选取特征的好坏很大程度上依赖于经验和运气,而深度学习是一种无监督学习自动学习特征的方法,可以更好的表达样本。人脸识别以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性拥有着广阔的应用前景和科研价值,因此使用深度学习方法的对人脸识别进行研究,可以在光照、表情、姿态以及低分辨率等问题进行改进。成都慧视的AI识别算法也能根据不断学习以获得更好的识别能力。图像识别也能用在工业领域。
充电站由此“聪明”起来。安全方面,它可实现智能精细分析,实时告警。通过AI图像识别对充电场站全区域进行安全隐患检测,保障充电站全区域安全。AI识别到着火隐患以及各类充电危险行为时,实时向现场充电用户播报险情,同时立刻启动系统报警以及短信通知,快速反馈至工作人员进行处理。充电站变得更高效,因为方案可以智能识别场景,保障运维安全。通过AI图像识别,以地图和图片两种模式可视化进行全站设备异常监控,及时与现场进行对讲,远程解决充电车主的问题。安防系统应该采用哪些技术?贵州图像识别模块专业
自动驾驶技术会用到图像处理技术。湖北车载辅助图像识别模块解决方案
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息,不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字,成为了传词达意的主要媒介。但伴随着图片成为互联网中的主要信息载体,难题随之出现。当信息由文字记载时,我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑,而当信息是由图片记载时,我们却无法对图片中的内容进行检索,从而影响了我们从图片中找到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式,却降低了我们的信息检索效率。在这个环境下,计算机的图像识别技术就显得尤为重要。湖北车载辅助图像识别模块解决方案
成都慧视光电技术有限公司正式组建于2019-08-26,将通过提供以电子元器件,光电子器件,通讯设备,仪器仪表等服务于于一体的组合服务。旗下慧视科技在通信产品行业拥有一定的地位,品牌价值持续增长,有望成为行业中的佼佼者。随着我们的业务不断扩展,从电子元器件,光电子器件,通讯设备,仪器仪表等到众多其他领域,已经逐步成长为一个独特,且具有活力与创新的企业。值得一提的是,慧视光电致力于为用户带去更为定向、专业的通信产品一体化解决方案,在有效降低用户成本的同时,更能凭借科学的技术让用户极大限度地挖掘慧视科技的应用潜能。