吉林自主研發(fā)圖像識(shí)別模塊人工智能

除此之外，在新零售行業(yè)中，為了促進(jìn)銷售，門店何店員常常絞盡腦汁，畢竟設(shè)計(jì)出的新品并不是每個(gè)人都喜歡。商場(chǎng)之大，也不是每個(gè)人都會(huì)有十足的精力去逛完，而很多商家也無法和大商家進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，所以就一直處于劣勢(shì)，一直不能增加自己的營(yíng)業(yè)額。如果商家采用圖像處理識(shí)別技術(shù)得攝像頭，就可以進(jìn)行精細(xì)化營(yíng)銷。首先可以根據(jù)人臉識(shí)別會(huì)員，實(shí)現(xiàn)及時(shí)到店提醒、然后分配特定的導(dǎo)購(gòu)進(jìn)行引導(dǎo)，通過AI分析該會(huì)員的消費(fèi)習(xí)慣然后定制化運(yùn)營(yíng)等。智能識(shí)別模塊是車載視覺系統(tǒng)的大腦！吉林自主研發(fā)圖像識(shí)別模塊人工智能

將圖像識(shí)別處理技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)工程。選取常見的玉米象、擬谷盜和鋸谷盜三種糧蟲為研究對(duì)象，對(duì)其圖像進(jìn)行處理識(shí)別。分別使用邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子和邊緣檢測(cè)算子對(duì)其圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并提取其圖像的面積A、周長(zhǎng)P、相對(duì)面積RA、延伸率S、復(fù)雜度C、占空比B、等效面積圓半徑R和偏心率E這八個(gè)特征用于對(duì)三種糧蟲的識(shí)別，使用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型對(duì)三種糧蟲圖像的幾何形態(tài)特征進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果表明，在本文的研究條件下，使用邊緣檢測(cè)算子對(duì)糧蟲圖像邊緣檢測(cè)對(duì)于糧蟲圖像識(shí)別準(zhǔn)確率是比較有利的，而使用邊緣檢測(cè)算子后糧蟲圖像的識(shí)別率比較低。四川RK3399Pro開發(fā)板圖像識(shí)別模塊算法研發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)會(huì)用到圖像處理技術(shù)。

識(shí)別圖像中的目標(biāo)這一任務(wù)，通常會(huì)涉及到為各個(gè)目標(biāo)輸出邊界框和標(biāo)簽。這不同于分類/定位任務(wù)——對(duì)很多目標(biāo)進(jìn)行分類和定位，而不僅是對(duì)個(gè)主體目標(biāo)進(jìn)行分類和定位。在目標(biāo)檢測(cè)中，你只有2個(gè)目標(biāo)分類類別，即目標(biāo)邊界框和非目標(biāo)邊界框。例如，在汽車檢測(cè)中，你必須使用邊界框檢測(cè)所給定圖像中的所有汽車。如果使用圖像分類和定位圖像這樣的滑動(dòng)窗口技術(shù)，我們則需要將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像上的很多不同物體上。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)將圖像中的每個(gè)物體識(shí)別為對(duì)象或背景，因此我們需要在大量的位置和規(guī)模上使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是這需要很大的計(jì)算量！

在遙感圖像識(shí)別方面，航空遙感和衛(wèi)星遙感圖像通常用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行加工以便提取有用的信息。該技術(shù)目前主要用于地形地質(zhì)探查，森林、水利、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調(diào)查，災(zāi)害預(yù)測(cè)，環(huán)境污染監(jiān)測(cè)，氣象衛(wèi)星云圖處理以及地面目標(biāo)識(shí)別等。在公安刑偵等領(lǐng)域，圖像識(shí)別技術(shù)在、公安刑偵方面的應(yīng)用很，例如目標(biāo)的偵察、制導(dǎo)和警戒系統(tǒng)；自動(dòng)滅火器的控制及反偽裝；公安部門的現(xiàn)場(chǎng)照片、指紋、手跡、印章、人像等的處理和辨識(shí)；歷史文字和圖片檔案的修復(fù)和管理等等。AI+圖像識(shí)別模塊可以讓識(shí)別更加智能化。

計(jì)算機(jī)視覺的重點(diǎn)是分割，它將整個(gè)圖像分成一個(gè)個(gè)像素組，然后對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記和分類。特別地，語(yǔ)義分割試圖在語(yǔ)義上理解圖像中每個(gè)像素的角色（比如，識(shí)別它是汽車、摩托車還是其他的類別）。如上圖所示，除了識(shí)別人、道路、汽車、樹木等之外，我們還必須確定每個(gè)物體的邊界。因此，與分類不同，我們需要用模型對(duì)密集的像素進(jìn)行預(yù)測(cè)。與其他計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)一樣，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分割任務(wù)上取得了巨大成功。當(dāng)下流行的原始方法之一是通過滑動(dòng)窗口進(jìn)行塊分類，利用每個(gè)像素周圍的圖像塊，對(duì)每個(gè)像素分別進(jìn)行分類。但是其計(jì)算效率非常低，因?yàn)槲覀儾荒茉谥丿B塊之間重用共享特征。智慧終端主板方案提供商—慧視光電。吉林自主研發(fā)圖像識(shí)別模塊人工智能

國(guó)產(chǎn)化主板生產(chǎn)商—慧視光電。吉林自主研發(fā)圖像識(shí)別模塊人工智能

實(shí)際上的是，不論是在哪個(gè)環(huán)節(jié)，圖像識(shí)別在保險(xiǎn)業(yè)的應(yīng)用，主要地位意義還是在于效率的提升。對(duì)于用戶來說，可以得到更好的用戶體驗(yàn)；對(duì)于保險(xiǎn)公司來說，可以減少人工干預(yù)，降低成本，提升效率。未來，智能化技術(shù)創(chuàng)新將不斷滲透到互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、保險(xiǎn)渠道和保險(xiǎn)代理機(jī)構(gòu)中去。在未來錯(cuò)綜復(fù)雜的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，人臉識(shí)別等智能化技術(shù)要在安全性與用戶體驗(yàn)之間尋求平衡，就必須根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景找到誤接受率和誤拒絕率之間的平衡點(diǎn)。吉林自主研發(fā)圖像識(shí)別模塊人工智能

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