機(jī)載吊艙圖像識(shí)別模塊定制

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機(jī)器學(xué)習(xí)不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR(shí)別人臉的思路。比如，神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J(rèn)識(shí)一個(gè)東西、觀察一個(gè)東西的時(shí)候，邊緣檢測(cè)類的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大，也就是說我們看物體的時(shí)候永遠(yuǎn)都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過科學(xué)家大量的觀察與實(shí)驗(yàn)，總結(jié)出人眼識(shí)別的模式是基于特殊層級(jí)的抓取，從一個(gè)簡(jiǎn)單的層級(jí)到一個(gè)復(fù)雜的層級(jí)，這個(gè)層級(jí)的轉(zhuǎn)變是有一個(gè)抽象迭代的過程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測(cè)物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓(xùn)練，抓取到重要特征，建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)就是建立一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，肯定有很多層。有些簡(jiǎn)單的算法可能只有四五層，但是有些復(fù)雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當(dāng)然這其中有的層會(huì)去做一些數(shù)學(xué)計(jì)算，有的層會(huì)做圖像預(yù)算，一般隨著層級(jí)往下，特征會(huì)越來越抽象。成都慧視有著強(qiáng)大的板卡算法。機(jī)載吊艙圖像識(shí)別模塊定制

隨著技術(shù)的不斷迭代發(fā)展,人工智能應(yīng)用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、掃碼支付、視覺工業(yè)機(jī)器人、輔助駕駛等圖像視頻識(shí)別產(chǎn)品正在深刻改變著傳統(tǒng)行業(yè)。而這些功能實(shí)現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數(shù)據(jù)的標(biāo)注。但是如果遇到數(shù)據(jù)量龐大的標(biāo)注需求，傳統(tǒng)的人工標(biāo)注就顯得費(fèi)時(shí)費(fèi)力，會(huì)影響整個(gè)項(xiàng)目的進(jìn)度。慧視SpeedDP是針對(duì)AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，滿足不同用戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發(fā)平臺(tái)支持本地化服務(wù)器部署，數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。遼寧算法防抖圖像識(shí)別模塊專業(yè)團(tuán)隊(duì)圖像識(shí)別模塊圖像分析是人工智能的重要組成部分。

盡管還未達(dá)到真正的人工智能，但日漸成熟的圖像識(shí)別技術(shù)已開始探索各類行業(yè)的應(yīng)用。在農(nóng)林行業(yè)，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到應(yīng)用。木材的生產(chǎn)包含多個(gè)環(huán)節(jié)，過去這些環(huán)節(jié)往往牽涉到大量的人力投入。如今，圖像識(shí)別已在多個(gè)環(huán)節(jié)中得到應(yīng)用，例如森林調(diào)查，通過無人機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行采集，再通過圖像分析系統(tǒng)對(duì)森林樹種的覆蓋比例、林木的健康狀況進(jìn)行分析，從而可以做出更科學(xué)的開采方案。而原木檢驗(yàn)方面，圖像識(shí)別可以快速對(duì)木材的樹種、優(yōu)劣、規(guī)格進(jìn)行判斷，省去了大量人工參與的環(huán)節(jié)。

智慧農(nóng)業(yè)已是當(dāng)下農(nóng)業(yè)發(fā)展的助推劑。農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用使得農(nóng)作效率進(jìn)一步提升，在農(nóng)業(yè)機(jī)器人中加裝慧視光電開發(fā)的RK3588圖像處理板后，機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化作業(yè)，一天能夠耕種百畝土地。農(nóng)作物殺蟲是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，噴藥機(jī)器人裝配有一個(gè)大水箱，里面是實(shí)現(xiàn)灌注的殺蟲農(nóng)藥。在圖像處理板和相應(yīng)算法的加持下，機(jī)器人能夠智能識(shí)別哪些是農(nóng)作物哪些是其他物，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化農(nóng)藥噴灑。使用機(jī)器人作業(yè)，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)人藥分離，避免人受到農(nóng)藥危害，還可以實(shí)現(xiàn)單人操作多臺(tái)機(jī)器人，提高生產(chǎn)效率。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持圖像識(shí)別模塊識(shí)別目標(biāo)（人、車）。

圖像視頻識(shí)別技術(shù)深入生活場(chǎng)景的背后,數(shù)據(jù)發(fā)揮著愈加重要的作用。我們都知道人工智能是通過大批量基于特定標(biāo)注規(guī)則后學(xué)習(xí)的方法論。"數(shù)據(jù)標(biāo)注"通過人工智能訓(xùn)練師將像素、語音信號(hào)、文本內(nèi)容等轉(zhuǎn)換為機(jī)器能理解,能看懂的數(shù)據(jù)內(nèi)容,這樣機(jī)器才能習(xí)得識(shí)別處理。因此,數(shù)據(jù)標(biāo)注工作自然也就成為將原始數(shù)據(jù)變成算法可用AI數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟,是關(guān)乎整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),更是機(jī)器感知現(xiàn)實(shí)世界的源點(diǎn)。可以說得數(shù)據(jù)者,才得人工智能。高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)對(duì)于圖像視頻識(shí)別技術(shù)的落地應(yīng)用的價(jià)值毋庸置疑,高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)將很大限度地提升圖像識(shí)別的效率?？梢哉f,數(shù)據(jù)之于AI產(chǎn)業(yè)的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業(yè)落地的效率與穩(wěn)定,進(jìn)而推動(dòng)新基建的落地,可見其意義之深遠(yuǎn)。RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發(fā)的圖像識(shí)別模塊板，該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU。河南圖像識(shí)別模塊目標(biāo)檢測(cè)

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片。機(jī)載吊艙圖像識(shí)別模塊定制

圖像識(shí)別以圖像處理為基礎(chǔ)，是指以圖像為對(duì)象所開展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復(fù)原及分割等。圖像處理過程中，以圖像輸入后，一般情況下也會(huì)通過圖像形態(tài)進(jìn)行輸出。在圖像識(shí)別過程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說，圖像識(shí)別是一個(gè)自原始圖像到物體類型的過程，原始圖像經(jīng)過圖像處理后，抽取特征并加以分類對(duì)比，以圖像樣本庫資源作為對(duì)比分析的參考依據(jù)，然后確定物體類型。從本質(zhì)上來講，可以將圖像識(shí)別看作是對(duì)圖像分類與描述進(jìn)行研究的過程。在圖像識(shí)別過程中，在對(duì)圖像中物體進(jìn)行檢測(cè)分離之后，將物體特征提取出來，以形狀、紋理特征等作為提取對(duì)象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對(duì)比分析明確物體類型后，從結(jié)構(gòu)層面上對(duì)圖像進(jìn)行分析。機(jī)載吊艙圖像識(shí)別模塊定制