甘肅車流圖像識別模塊AI智能

大型公共停車場可以在每個(gè)車位安裝安裝智慧攝像頭，這些攝像頭同樣帶有圖像處理板板卡，具備AI算法，一方面對停車位進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計(jì)，上傳至控制中心，這樣能夠及時(shí)了解車位空置數(shù)量；另一方面，智慧攝像頭能夠智能識別車輛信息和停車位信息，如果駕駛者遺忘了停車停放位置，在設(shè)備終端就能立刻查詢，優(yōu)化車位資源占用?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU，具備全國產(chǎn)化、小型化的特點(diǎn)，功耗也低，非常適用于公共停車場的智慧閘道建設(shè)。RK3588圖像處理板融合了多個(gè)多目標(biāo)算法中的算法思想。甘肅車流圖像識別模塊AI智能

Viztra-LE034圖像跟蹤板支持AI智能識別目標(biāo)（人、車）；具有波門自動搜索和波門引導(dǎo)跟蹤功能；能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行跟蹤，并輸出目標(biāo)測偏量；同時(shí)具有質(zhì)心和模板匹配2種跟蹤方式；跟蹤目標(biāo)支持波門自適應(yīng)；支持跟蹤丟失后重新檢測，具有較好的抗背景干擾和抗遮擋能力等特點(diǎn)。能夠廣泛應(yīng)用于機(jī)載吊艙、電子哨兵、邊海防監(jiān)控、智能周界，邊海防監(jiān)控系統(tǒng)等場景。為快速應(yīng)用的成品系列，Viztra-LE034圖像跟蹤板擁有4路通用型視頻輸入輸出接口，能夠快速落地應(yīng)用，減少開發(fā)時(shí)間。四川性價(jià)比高圖像識別模塊軟件成都慧視有工業(yè)級板卡RK3588.

索尼旗下的SONY-7520型號的攝像頭作為高倍變焦鏡頭，能夠廣泛應(yīng)用于安防、無人機(jī)吊艙、周界監(jiān)控、邊海防監(jiān)控、森林防火等領(lǐng)域。特別是無人機(jī)吊艙，在圖像處理板的賦能下，索尼7520相機(jī)能夠讓我們檢測、追蹤更多的細(xì)節(jié)，比如邊海防監(jiān)控跟蹤、電力巡檢、消防救災(zāi)、目標(biāo)搜索跟蹤等無人機(jī)航拍應(yīng)用行業(yè)。為了讓相機(jī)具備強(qiáng)大的適應(yīng)、工作能力，針對于無人機(jī)將會遇到的場景、工作要求，工程師以RV1126核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

人工智能算法具有復(fù)雜性。在算法內(nèi)部，世界的復(fù)雜性轉(zhuǎn)變?yōu)槲宀世_紛的內(nèi)部活動模式。“現(xiàn)在的模型有數(shù)百萬個(gè)人造神經(jīng)元，深度達(dá)到了幾十層”。人工智能算法市場的特征與大多數(shù)產(chǎn)品市場形成鮮明對比：在大多數(shù)產(chǎn)品中，個(gè)人可以輕松評估其所帶來的利益和安全風(fēng)險(xiǎn)，而高度復(fù)雜和不透明的人工智能算法需要監(jiān)管機(jī)構(gòu)的**評估。而且算法過程是動態(tài)的，其規(guī)則在新的數(shù)據(jù)模式中不斷發(fā)生著變化，同樣的問題在時(shí)間1所輸出的結(jié)果，有可能與時(shí)間2所獲得的結(jié)果沒有相似之處，這種動態(tài)性使算法本身變得更加復(fù)雜。目標(biāo)識別用慧視光電的板卡！

成都慧視光電技術(shù)有限公司的RK3588圖像處理板是采用國內(nèi)AI智能芯片基礎(chǔ)上自主研發(fā)的智能算法圖像處理板，植入其自主研發(fā)的AI智能圖像算法，基于輸入的可見光或者紅外的視頻流，可實(shí)時(shí)對目標(biāo)進(jìn)行自主檢測、識別或者手動鎖定，同時(shí)可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息，對目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。支持二次開發(fā)，方便客戶快速集成。慧眼智能圖像處理板是慧視光電在國內(nèi)AI智能芯片基礎(chǔ)上，自主研發(fā)的具有智能圖像算法的處理板，可實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的自主檢測、識別、跟蹤或者人為的鎖定、跟蹤，是目前國內(nèi)少數(shù)能夠提供穩(wěn)定成熟的國產(chǎn)化智能圖像處理平臺的單位之一。無人機(jī)小吊艙可以采用慧視RV1126圖像處理板實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程目標(biāo)鎖定。重慶自主檢測圖像識別模塊

圖像處理板可以用于工廠自動化作業(yè)。甘肅車流圖像識別模塊AI智能

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別方法，以稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax分類器構(gòu)建深度層次網(wǎng)絡(luò)為例，并對該深度層次網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。為了驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)方法的人臉識別率，分別在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人臉數(shù)據(jù)庫上做算法測評，測試內(nèi)容有softmax分類器人臉識別、深度網(wǎng)絡(luò)頂層微調(diào)算法和深度網(wǎng)絡(luò)整體微調(diào)算法三個(gè)方面。對各個(gè)數(shù)據(jù)庫的人臉圖像進(jìn)行的預(yù)處理有直方圖均衡化、非局部均值算法、小波變換處理、Retinex圖像增強(qiáng)算法以及同態(tài)濾波算法。另外，使用深度網(wǎng)絡(luò)整體微調(diào)算法對低分辨率問題做了進(jìn)一步驗(yàn)證。然后利用matlab GUI編程實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax分類器的人臉識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)的深度層次網(wǎng)絡(luò)的層次和節(jié)點(diǎn)可調(diào)，且具備完整的識別功能。甘肅車流圖像識別模塊AI智能