算法防抖图像识别模块接口丰富

RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域，不会过多增加无人机载重负担。软件方面，在此基础上定制板卡的处理能力，其中：可见光通道图像处理能力：1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力：640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10％，双振幅不小于2/3视场，作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场，作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素，识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能，高清视频存储能力不低于1h，以满足特殊需求。在硬件方面，针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口，针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口，视频输出接口则采用H.264编码。慧视AI板卡可以用于大型公共停车场。算法防抖图像识别模块接口丰富

随着技术发展，有关部门开始采用智能机器人来辅助公共安全监督。这些机器人搭载智能摄像头，内含高精度的图像处理板，同时具备高精度算法，能够在建筑物倒塌或危险环境等，对人类不安全的地区搜索和救援公民。这有助于减少受伤和生命损失的风险。此外执法部门可以使用智能机器人和其他先进技术，识别这些有害物质并制定安全处置计划。这降低了人身伤害的风险，并防止了任何可能的健康问题。还可以使用智能机器人来监控和管理人群。他们配备了可帮助他们应对潜在安全威胁的技术，例如识别可疑包裹和活动或监控危险迹象。甘肃RV1126主板图像识别模块高性能主板板卡算法能够定制吗？

校园，是我们祖国花朵成长的摇篮，但是近段时间校园安全事故频发，再度让校园安全成为社会关注的焦点。学校作为公共设施区域，许多建成年久的设施存在诸多风险，但是人员排查常常不仔细、不负责；再者许多校园并未实行人车分流，就容易造成车祸事故；学生打架事件情节严重，会触犯法律，《中华人民共和国刑法》规定，已满十四周岁，也需承担刑事责任；《中华人民共和国教育法》也规定：结伙斗殴、寻衅滋事，扰乱学校及其他教育机构教育教学秩序或者破坏校舍场地及其他财产的，由公安机关给予治安管理处罚，构成犯罪的，依法追究刑事责任；此外，学生打架危害性还涉及到经济赔偿、家长遭受煎熬、人际交往受阻、影响心理健康等。并且，大数据显示，在校园就有不好倾向的学生，未来很大概率都走上了犯罪的道路。

成都慧视光电技术有限公司的RK3588图像处理板是采用国内AI智能芯片基础上自主研发的智能算法图像处理板，植入其自主研发的AI智能图像算法，基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。支持二次开发，方便客户快速集成。慧眼智能图像处理板是慧视光电在国内AI智能芯片基础上，自主研发的具有智能图像算法的处理板，可实时实现对目标的自主检测、识别、跟踪或者人为的锁定、跟踪，是目前国内少数能够提供稳定成熟的国产化智能图像处理平台的单位之一。慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

RK3399图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域，不会过多增加无人机载重负担。软件方面，在此基础上定制板卡的处理能力，其中：可见光通道图像处理能力：1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力：640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10％，双振幅不小于2/3视场，作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场，作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素，识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能，高清视频存储能力不低于1h，以满足特殊需求。在硬件方面，针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口，针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口，视频输出接口则采用H.264编码。为什么要选择成都慧视开发的RK3588图像处理板。河南RV1126处理板图像识别模块电子元器件

RK3399图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板，该板卡采用国产高性能CPU。算法防抖图像识别模块接口丰富

基于深度学习的人脸识别方法，以稀疏自编码神经网络和softmax分类器构建深度层次网络为例，并对该深度层次网络进行了训练。为了验证深度学习方法的人脸识别率，分别在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人脸数据库上做算法测评，测试内容有softmax分类器人脸识别、深度网络顶层微调算法和深度网络整体微调算法三个方面。对各个数据库的人脸图像进行的预处理有直方图均衡化、非局部均值算法、小波变换处理、Retinex图像增强算法以及同态滤波算法。另外，使用深度网络整体微调算法对低分辨率问题做了进一步验证。然后利用matlab GUI编程实现一个基于稀疏自编码神经网络和softmax分类器的人脸识别系统，该系统的深度层次网络的层次和节点可调，且具备完整的识别功能。算法防抖图像识别模块接口丰富