山西車流圖像識別模塊

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專門的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。成都慧視自研的AI算法就是機器視覺的一種。RV1126板卡支持定制嗎？山西車流圖像識別模塊

成都慧視開發(fā)的RK3588和RV1126圖像處理板，搭載自研的目標(biāo)識別、跟蹤算法后，無人機能夠憑借其低發(fā)現(xiàn)率的特征，借助平臺搭載的各類探測設(shè)備，可以為指揮官提供豐富及時的戰(zhàn)場信息（包括敵情、地理環(huán)境、電磁環(huán)境、戰(zhàn)損情況等），結(jié)合偵察衛(wèi)星等其他探測手段，可以形成從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術(shù)層面的立體信息獲取系統(tǒng)，更好的支持**各級指揮官及時準(zhǔn)確的作出判斷。此外，RK3588和RV1126還能進行精細的遠程打擊，兩款板卡都具備小型化、輕量化的優(yōu)點，不會過多占用無人機空間增加重量，搭載遠程導(dǎo)彈后，飛行到目標(biāo)區(qū)域高空，通過AI智能化圖像處理，就能自動或者手動識別打擊對象。山西車流圖像識別模塊智能圖像處理方案提供商—慧視光電。

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片，植入公司自主研發(fā)的智能圖像算法，基于輸入的可見光或者紅外的視頻流，可實時對目標(biāo)進行自主檢測、識別，并自動或人為選擇目標(biāo)進行鎖定、跟蹤，同時輸出目標(biāo)相對于視野中心的脫靶量信息。跟蹤板的處理為瑞芯微新一代智能視覺芯片RV1126，基于四核ARMCortex-A7內(nèi)核，內(nèi)置2T算力（NPU），支持4K30FPSH.264/H.265視頻編解碼?；谌鹦疚⒆匝械腎SP2.0技術(shù)。RV1126可實現(xiàn)多級降噪、3幀HDR、黑光全彩技術(shù)特性。

讓深度學(xué)習(xí)能夠如此大行其道的關(guān)鍵要素是數(shù)據(jù)，而占大數(shù)據(jù)總量60%以上的為視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，與此同時，視頻監(jiān)控領(lǐng)域的70%以上的數(shù)據(jù)分析是用來進行圖像識別。深度學(xué)習(xí)的在安防行業(yè)的方方面面得到了應(yīng)用：人臉檢測、車輛檢測、非機動車檢測、人臉識別、車輛品牌識別、行人檢索、車輛檢測、人體屬性、異常人臉檢測、人群行為分析、各種感興趣目標(biāo)的跟蹤。深度學(xué)習(xí)算法不是簡單地接收數(shù)據(jù)，它在吸收原有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，能夠增量式地提升模型的性能，給予數(shù)據(jù)的選擇過程一種反饋——形成一種數(shù)據(jù)選擇機制，能夠分辨哪種類型的數(shù)據(jù)有助于持續(xù)提升模型性能，哪種類型的數(shù)據(jù)則是毫無幫助的——從而形成一種良性循環(huán)體系。RK3399圖像處理板能夠用于工地安全監(jiān)控。

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?！艾F(xiàn)在的模型有數(shù)百萬個人造神經(jīng)元，深度達到了幾十層”。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，個人可以輕松評估其所帶來的利益和安全風(fēng)險，而高度復(fù)雜和不透明的人工智能算法需要監(jiān)管機構(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，同樣的問題在時間1所輸出的結(jié)果，有可能與時間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?；垡暪怆姷腞V1126是什么樣的板卡？山西車流圖像識別模塊

成都慧視上線RK3588圖像處理板。山西車流圖像識別模塊

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)進行了訓(xùn)練。為了驗證深度學(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)算法三個方面。對各個數(shù)據(jù)庫的人臉圖像進行的預(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一步驗證。然后利用matlab GUI編程實現(xiàn)一個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)點可調(diào)，且具備完整的識別功能。山西車流圖像識別模塊