陕西RV1126开发板图像识别模块性能如何

随着AI的不断进步发展，AI在安防领域的落地应用也不断深入。AI在安防的应用大致有周界安防、门禁识别、灾害预警等。通过对监控设备的智慧化赋能，让智能眼睛遍布公共区域，拒绝死角。一方面AI赋能监控设备，让监控更加智能化，能够对安防区域进行24小时*7天的不间断目标检测识别。另一方面，AI的投用让传统监控不再只具备画面查看的基础功能，能够增加主动报警的机制，一旦有可疑行为，AI监控就能够立即识别，然后向管理中心发出警报。高精度的图像识别可以用成都慧视开发的RK3588图像处理板。陕西RV1126开发板图像识别模块性能如何

图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边，例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等，而这些图像识别进展的背后推动力是深度学习。深度学习的成功主要得益于三个方面：大规模数据集的产生、强有力的模型的发展以及可用的大量计算资源。对于各种各样的图像识别任务，精心设计的深度神经网络已经远远超越了以前那些基于人工设计的图像特征的方法。尽管到目前为止深度学习在图像识别方面已经取得了巨大成功，但在它进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去面对。重庆行为识别图像识别模块慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

RV1126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。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。

人脸识别始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新，人脸识别技术也获得了很大的突破，同时人脸识别也是生物特征的新应用。其重要技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说，人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库，然后进行机器学习，通过采集需要解锁对象的面部数据，放进数据库进行比对，然后完成解锁。工程师以RK3588核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。

对于图像识别来说，常见的的应用领域莫过于人脸识别。人脸识别实质上是属于图像识别的一种，它是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。正是人脸识别技术的大规模应用，才使我们国家遍布每个角落的天眼工程、雪亮工程，有了更大的应用空间，也使得我们的国家更为安全。精确的远程打击可以采用慧视RK3588图像处理板。AI智能图像识别模块系统

RV1126是纯国产化图像处理板。陕西RV1126开发板图像识别模块性能如何

深度学习是机器学习的一个分支，只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的，它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如，神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候，边缘检测类的神经元先反应比较大，也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样，经过科学家大量的观察与实验，总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取，从一个简单的层级到一个复杂的层级，这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式，首先拿到互联网上海量的数据，拿到以后才有海量样本，把海量样本抓取过来做训练，抓取到重要特征，建立一个网络，因为深度学习就是建立一个多层的神经网络，肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层，但是有些复杂的，像刚才讲的谷歌的，里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算，有的层会做图像预算，一般随着层级往下，特征会越来越抽象。陕西RV1126开发板图像识别模块性能如何