机器狗、无人机、无人船等无人设备已经在我们的生活生产中大量运用,这些无人设备在远程作业时能够通过高清摄像头和图像传感器实现数据的实时回传,控制中心通过大量的不同无人设备的回传数据,来综合形成决策。为了帮助节约项目的开发时间,慧视光电推出了控制、图传一体的AI模块——LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块...
图像识别方法可以分为两大类,模型方法和搜索方法。模型方法是在业界研究和使用比较多的方法。模型的方法是试图通过一些已知“标签”的图像,通过机器学习的各种方法来学习一个描述这些标签的“模型”,从而,对于一个新的未知图像,经过这个模型判断出其应该具有的标签。基于搜索的方法是在大数据时代才出现的方法,其基础是将已知标签的图像数据建成一个可以进行高效率检索的数据库,称为图像索引。通常需要大量的图像来建索引,但图像的标签可以有少量的噪声。那么,对一副待测图像,我们到这个数据库中去找与其相同或者相似的若干图像,然后综合这些图像的标签来预测待测图像的标签。RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板,该板卡采用国产高性能CPU。重庆视觉算法图像识别模块接口丰富
除此之外,在金融领域,身份识别和智能支付将提高身份安全性与支付的效率和质量;在安防领域,未来在仍硬件铺设到后端软件管理平台的建设转型中,图像识别系统将成为打造智慧城市的主要环节;在医疗领域,医疗影像基于人工智能的快速匹配可帮助医生更快更准确的读取病人的影像数据;另外,在无人驾驶领域,低成本的摄像头加视频处理软件方案将为无人驾驶商业化打下基矗。其他方面,智能家居、电商等行业中,图像识别也有不同程度的应用。安徽视觉算法图像识别模块技术RK3588小而轻,非常适合无人机吊舱。

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。
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。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。

随着科技的发展,无人机技术的不断成熟,电力巡检的方式也在不断改进,相比于传统的人工巡检,无人机电力巡检可以在环境复杂的崇山峻林、深山老林、江河湖泊之间轻松实现作业,不仅能够节约大量人力物力还极大地提升效率保障安全。搭载了吊舱的无人机能够实现精细化的自主巡检服务,当某处线路出现问题时,无人机能够快速进行筛查,找出故障点,为故障修复人员精确指明方向,减少经济损失。无人机搭载吊舱后还可以在发生自然灾害后,从安全地区起飞到达受灾现场进行勘察,通过远程高空识别,能够对整体线路的受损状况做出初步判断,为指挥和电力抢修提供关键信息。慧视光电有几款图像处理板?重庆RK3399Pro开发板图像识别模块供应商
慧视AI板卡能够凸显AI的智慧之能,变被动为主动,提供多种能主动预警的视频分析和人脸识别黑白名单管理。重庆视觉算法图像识别模块接口丰富
模式识别是图像识别的一种,当前,模式识别的应用范围十分广,它的观察对象囊括了人类感官直接或间接接受的外界信息。而运用模式识别的目的,则是利用计算机模仿人的识别能力来辨别观察对象。模式识别方法大致可分为两种,即结构方法和决策理论方法,其中决策理论方法又称为统计方法。字符模式识别的方法可以大致分为统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络等。上述的图像识别步骤就是模式识别的基本步骤了常用的模式识别方法之一是模板匹配,顾名思义,就是在输入图像上不断切割出临时图像、并将之与模板图像匹配,如果相似度足够高,就认为我们寻找到了应有的目标,最常见的匹配方法包括平方差匹配法、相关匹配法、相关系数匹配法等。以下我们都将以模板匹配为例,说明模型识别的概念。重庆视觉算法图像识别模块接口丰富
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