车载辅助图像识别模块技术

让深度学习能够如此大行其道的关键要素是数据，而占大数据总量60%以上的为视频监控数据，与此同时，视频监控领域的70%以上的数据分析是用来进行图像识别。深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用：人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪。深度学习算法不是简单地接收数据，它在吸收原有数据的基础上，能够增量式地提升模型的性能，给予数据的选择过程一种反馈——形成一种数据选择机制，能够分辨哪种类型的数据有助于持续提升模型性能，哪种类型的数据则是毫无帮助的——从而形成一种良性循环体系。慧视光电开发的慧视AI图像处理板，采用了国产高性能CPU。车载辅助图像识别模块技术

智慧出行本次大运会，智能无人驾驶的公交车也相继亮相投用。该车配有8个固态激光雷达及多类型传感器，感知范围为200米，可以做到360度无盲区，响应时间为0.1秒，比人类经验丰富的驾驶员反应还快好几倍，能够安全高效处理大运村赛事期间车多、人多的复杂交通状况。随着技术的不断革新，未来还将会出现更多的智能服务，为运动员和游客提供更加便捷舒适的环境。无人驾驶的汽车通过图像识别来判断周围环境的变化，能够很到底避免出现事故，慧视AI算法正是这些无人设备的“眼睛”。人流图像识别模块技术图像处理板可以用于工厂自动化作业。

在执行高空侦查、巡检、应急救援等任务时，无人机可能会受到敌方势力或者强风等因素干扰，造成不同幅度的振动，从而影响板卡能否正常完成任务，因此，振动测试就是为了保证慧视光电开发的AI图像处理板在这样的环境下也能稳定成像。在农业领域，无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作，有效地减少浪费和污染。在工作时，无人机可能会受到微风、电磁等影响导致无人机振动；此外，在山区，无人机受到地形影响需要不断改变飞行轨迹和高度来进行避障，也会影响板卡成像。而振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。合格的板卡都是经过千锤百炼方能“登上战场”，成都慧视正是凭借这样的作风，才能成为各大企业信任的伙伴。

在自动驾驶领域，我们需要面对复杂的行驶环境。相比高速场景，城市道路情况更加复杂，路口多、车道复杂，还有非机动车和行人。就比如在一个红绿灯路口，面对不同的方向，车辆就需要找到正确的车道，同时还需要防范行人和非机动车。但想要实现更高阶的自动驾驶，城市场景又是必经之路，不可能一直停留在高速及城市快速路的阶段，并且用户用车的场景中城市占比要远高于高速场景，因此高精度的目标识别就显得尤为关键，成都慧视开发的RK3588图像处理板具备工业级性能，能够实现快速精确的目标识别，且高精度的算法也能支撑复杂的城市道路环境。精确的远程打击可以采用慧视RV1126图像处理板。

除了以上三个特性外，人工智能算法具有不透明性。人工智能算法的“黑箱”属性使算法输入与输出结果之间的运行过程难以被人类所知晓，由此而造成算法输出的正确性难以被验证，算法侵权难以被发现。即使出现了显而易见的侵权结果，应当对该侵权结果负责的主体亦难以确定。因此，与其他产品可以通过侵权法和市场声誉相结合将损害的处理维持在可接受的速度之内不同，现阶段侵权法规系统和市场很可能对人工智能算法危害的响应过于缓慢。RK3588图像处理板融合了多个多目标算法中的算法思想。重庆轨迹图像识别模块软件

远程监督可以用慧视光电开发的RV1126图像处理板。车载辅助图像识别模块技术

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。车载辅助图像识别模块技术