重庆安防监控图像识别模块定制方案

深度学习是机器学习的一个分支，只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的，它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如，神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候，边缘检测类的神经元先反应比较大，也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样，经过科学家大量的观察与实验，总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取，从一个简单的层级到一个复杂的层级，这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式，首先拿到互联网上海量的数据，拿到以后才有海量样本，把海量样本抓取过来做训练，抓取到重要特征，建立一个网络，因为深度学习就是建立一个多层的神经网络，肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层，但是有些复杂的，像刚才讲的谷歌的，里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算，有的层会做图像预算，一般随着层级往下，特征会越来越抽象。RK3588是小型化国产板卡吗？重庆安防监控图像识别模块定制方案

在人工智能时代，图像标注不仅能够反哺AI的发展，还能进一步降低项目成本。传统的图像标注需要人工采用文本或者相应工具机械式的进行图像标签分配，例如谷歌就曾大量使用图像验证码，用户在进行验证码点击的时候也在进行图像人工标注。当然，每个人点击的数量有限，你可能还会觉得很有趣，但当这成为一种常态，成为一项工作的时候，就是极其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面为了解决这项必要且乏味工作带来的枯燥感，一方面提高图像分类标注的效率。AI图像标注开始进入图像分类标注的历史舞台，许多大公司都相继推出了自己的产品，但是高额的费用、地域的限制、数据安全等问题让许多中小企业甚至企事业单位望而却步。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台正在改变日常的图像标注的历史，平民化、性价比高的特点让你不再艳羡那些AI图像标注工具，真正走入“千万家”。低功耗图像识别模块器RK3588是小型化国产板卡。

我们教一个小孩识物的时候，比如“苹果”，首先要让他反复的看到“苹果”，他便能认识“苹果”;他可能会认错，把“梨”认成“苹果”，这个时候应该帮他指出来。小孩看到的“苹果”越多，辨识的能力就越强。基于深度神经网络的人工智能，让机器具备理解的能力，基本过程就像教一个小孩认苹果一样。首先要有大量的数据，比如“苹果”的图片;同时，要增加大量机器会认错的“负样本”，比如“梨”的图片;然后经过一个深度神经网络，反复学习，然后获得一个有效的识别模型。对于快消商品的识别，我们不仅要认出一个瓶子包装，还要认出是一瓶酸奶还是啤酒;不仅要认出酸奶，还要认出是哪个品牌的酸奶，甚至是哪个口味和规格。要让机器能够准确识别成千上万的快消商品SKU，是一项极其庞大而复杂的AI工程。

随着网购的不断兴盛，物流企业之间逐渐“卷”起来了，通过智慧物流的建设，来提升自家物流速度、物流服务体验，以获得更多的市场青睐。与传统物流不同，智慧物流让物流系统通过传感器获取各种末端信息，然后将信息通过互联网传输到数据中心进行相应存储和处理，进而指挥各个物流环节执行相应操作，高效整合、调度和管理各类物流资源，为各参与方提供应用服务。从功能框架看，智慧物流主要包括智能感知、智能决策、智能执行三大模块。从技术框架看，智慧物流主要包括智能运输、智能仓储、智能配送、智能包装、智能装卸、智能信息处理六个方面。要想实现这些功能，智能化图像处理板能够提供巨大帮助。慧视光电开发的智能图像处理板在定制化的算法赋能下，能够进行自主化的目标检测识别。在智慧物流领域，能够帮助企业实现很多智能化、无人化场景。生活中很多地方都有图像处理的影子。

作为一家致力于图像跟踪板卡、算法开发的公司，为了满足更多行业的锁定跟踪需求，慧视光电一直没有停止自己的技术革新。在现在的许多行业当中常常用到摄像头进行远程跟踪或者目标检测，例如安防巡检、巡湖护河执法、无人机投弹、周界安防等，当遇到目标较小不易辨认时，虽然能够看到更多的画面，但是物体的细节看不清，这时就需要通过镜头的变倍，来放大成像，来展示更多的物体细节。在以前，如果在锁定跟踪时进行变焦，就会丢失目标，当遇到目标出现在复杂的场景中时，就容易造成再跟踪失败的场景，例如在安防巡检时，有可疑人物入侵了目标区域，为了进一步获取可疑人物的细节，需要进行画面变倍，看看是男是女、着装如何、有何特征等，为后期的安保人员搜寻提供信息。慧视RK3399图像跟踪板支持图像识别模块识别目标（人、车）。目标检测与识别图像识别模块厂家

慧视AI算法是无人设备的“眼睛”。重庆安防监控图像识别模块定制方案

计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统:公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等，随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断地优化，其算法也在不断地改进，图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机,的图像识别技术很有可能在更多的领域卖露头角，它的应用前景也是不可限量的。

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