重庆RK3399Pro开发板图像识别模块人工智能芯片

时间:2022年12月18日 来源:

图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术,是应用深度学习算法的一种实践应用。现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别,人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中;商品识别主要运用在商品流通过程中,特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。图像的传统识别流程分为四个步骤:图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。图像处理技术可以帮助动物纪录片拍摄中锁定跟踪目标。重庆RK3399Pro开发板图像识别模块人工智能芯片

图像识别模块

传统的自动化系统因建设阶段不同相互间较为孤立,业务执行需要操作多个终端。同时车站员工需要高频次在多区域执行人工巡检,并大量使用纸质台账和公告,智能化程度亟待提升。与此同时,随着工业4.0、物联网、人工智能等前沿技术的快速发展及移动应用的快速普及,乘客需求也在不断变化和拓展,信息获取的便利性、多样性,导向信息的及时性、准确性,乘坐体验的丰富性和多元性,被越来越多的市民所关注。以车站智能视频图像分析系统为切入点,对传统视频监控系统进行智能化改造,从提高车站智慧水平、提高车站运营效率和效益、改善乘客用户体验的角度出发,依托更多的先进技术手段,使车站能够为地铁日常运营提供更为高效的工作方式、更加质量的乘客自助服务以及更加智能的辅助决策。四川低空安防图像识别模块AI智能图像处理板可以用于车载辅助驾驶。

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检测生产线上产品是否有质量问题,该环节也是取代人工多的环节。例如机器视觉涉及到的医药领域,其主要检测包括寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。伴随着现代工业自动化的发展,机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别,例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等,这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。

计算机的图像识别技术是一个相对的异常高维的图像识别技术。不管图像本身的分辨率如何,其产生的数据经常是多维性的,这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力,比较直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(PCA)和线性奇异分析(LDA)等就是常见的线性降维方法,它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据**,所求的是整个数据总和的比较好低维投影。图像识别是自动驾驶必须要使用的。

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随着科技的进步,视频监控图像处理技术覆盖了社会生活的方方面面。它的应用大致可以分为2类,即使用领域和使用功能。在使用领域方面,各种行业几乎都会应用视频监控技术,举例来说,小区物业的管理、办公室的安全监控、停车场的安全监控;电厂、变电站的无人监控;电子信息管理中各种控制机房的远程监控;高速路收费站对来往车辆的监控,道路上对车流量和违章车辆的监控;公路、桥梁、铁路、机场的管理监控;公安破案、监狱管理和基地的安全防范;文件室、档案室、金融机构的监管和警报。在使用功能方面,视频监控技术被应用于工厂生产线监控、公共场所监管、医疗卫生监护和远程教育等,这是利用了视频监控的安全防范、信息捕获和管理指挥功能。交通安防可以采用图像处理技术。成都运动图像识别模块板

图像识别模块可以用在校园安全领域。重庆RK3399Pro开发板图像识别模块人工智能芯片

在计算机的支持下,生产制造得以更加安全、智能、有效地运行。厂商使用计算机视觉技术预防机器故障,同时还能防止故障带来的高昂损失——这种预测性维护只是制造业运用计算机视觉技术的其中一例。同时这项技术还可以帮助我们监测包装过程,保证质量,减少劣质产品。尽管计算机视觉在实际生活中应用,但这项技术依然未进入深度开发时期。随着人类与机器继续合作,机器也会使用图像识别来自动解决更多的问题,人类双手将得到解放,从而更专注于高价值的劳动之中。重庆RK3399Pro开发板图像识别模块人工智能芯片

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