重庆自主检测图像识别模块平台

慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱集成集成可见光摄像机、红外热像仪等传感器，能够实现昼夜成像，内置成都慧视自研全国产化RV1126图像跟踪板，搭载自研AI跟踪算法，重量只有280g。能够对地面车辆、人员等目标进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪，上报目标的图像及坐标信息。慧视VIZ-YWT202微型双可见光吊舱集成宽窄视场2路可见光摄像机，重量小于260g，采用金属外壳，抗冲击力强，具有功耗低、陀螺稳定、小体积、轻重量的优点。慧视VIZ-GT05V微型三轴双可见光惯性稳定吊舱搭载一颗千万级可见光CMOS传感器和一颗星光级可见光CMOS传感器，具备大小两个视场角，能够实时输出1080P的高清可见光视频，可实现夜间微弱光线下的目标观测。可应用于微小型无人飞行器、无人车、无人艇和其他无人观测设备，进行警务执法、电力巡检、安保巡视、救援搜索、消防救火等任务。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。重庆自主检测图像识别模块平台

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。山西RV1126处理板图像识别模块电子元器件RV1126是纯国产化板卡吗？

这个过程中，如何让无人机理解并提取分析图像很关键，这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术，是一种计算机“视觉”科技，也就是把摄像机当作人的“眼睛”，智能设备终端作为人的“大脑”，让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处理板和这样的目标识别算法的合力之下，就可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。这就是无人机实现智能识别的一种高效方法，通过实时的目标识别处理无人机获取的数据，让无人机的工作更加高效。

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。RV1126是纯国产化板卡。

尽管还未达到真正的人工智能，但日渐成熟的图像识别技术已开始探索各类行业的应用。在农林行业，图像识别技术已经得到应用。木材的生产包含多个环节，过去这些环节往往牵涉到大量的人力投入。如今，图像识别已在多个环节中得到应用，例如森林调查，通过无人机对图像进行采集，再通过图像分析系统对森林树种的覆盖比例、林木的健康状况进行分析，从而可以做出更科学的开采方案。而原木检验方面，图像识别可以快速对木材的树种、优劣、规格进行判断，省去了大量人工参与的环节。RV1126可以根据需要定制。山西RV1126处理板图像识别模块电子元器件

慧视光电开发的慧视AI图像处理板，采用了国产高性能CPU。重庆自主检测图像识别模块平台

随着相关技术的迅猛发展，城市智慧治安防控模式也在不断革新，主要以无人巡逻车、无人机为主要载体。无人巡逻车主要承担城区巡逻防控、远程喊话、安防宣传、视频巡控等工作任务，这种无人机不需要太大的体积通过搭载AI图像处理板等传感器，通过AI智能算法和图像处理板的共同作用实现智能避障，达到自主巡逻、AI智慧识别的目的。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030，采用先进架构，8核处理器，算力能够达到6.0TOPS，能够实时检测无人巡逻车视野范围内的物体，辅助进行信息收集、避障等操作。重庆自主检测图像识别模块平台