圖像識別和大數據有著密不可分的關系。大數據是一個時代性的概念，也是社會發展的必然產物。我們通過大數據技術實現我們的目的--即數據挖掘。“圖像"也是一種教據，而圖像識別是將非結構化教據結構化的必要過程。圖像識別技術日益火熱，每年都在更新著新的技術和成果。如今，圖像識別技術更是從搜圖識物發展到了視頻領域，不斷給我們帶來驚喜。慧視光電推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP，是一個能夠實現AI自動圖像識別并標注的工具，它能夠幫助節約大量的項目開發成本。高精度的圖像識別可以用成都慧視開發的RK3588圖像處理板。圖像識別模塊算法

在工業領域如安防巡檢等行業，需要大量攝像頭采集圖像數據并同時快速傳輸；在自動化作業的工廠設備需要攝像頭進行圖像識別檢測來實現避障等行為；在冶金行業，在熔煉、精煉和連鑄等過程中，需要對非金屬夾雜物進行有效地去除。因此，工業領域對于相機的要求十分嚴格。首先，工業相機需要性能穩定，耐用性、抗干擾能力突出，能夠連續高度工作。其次，工業相機要能夠抓拍高速運動的物體，通過相機能夠看到產品是否出現拉毛、模糊、變形等。然后，工業相機對于輸出的圖像幀率要求高，例如在開發金屬類材料時，高幀率相機能夠觀察材料受到沖擊時內部裂紋的方向和狀態，分析材料受損時材料的結構。山西圖像識別模塊算法研發RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。

慧視光電開發的RK3588圖像處理板作為一款國產高性能工業級板卡，在先進的架構和8核的加持下，算力高達6.0TOPS。對于高處理需求的工業領域而言，它能為企業提供實時對目標進行識別或者人為的鎖定跟蹤，在算法的賦能下，實現各種自動化作業、實現各類遠程識別跟蹤類操作。在RK3588圖像處理板上定制cameralink接口，能夠將工業相機所采集到的海量信息進行傳輸，而不會出現卡頓、延遲高、畫質受損等問題。因此，將cameralink接口定制在慧視RK3588圖像處理板上，來實現快速、精確傳輸數據，是行業認可的解決方案。

合理地進行垃圾分類是有效進行垃圾處理、減少環境污染與資源再利用中的重要舉措，也是目前很合適很有效的科學管理方式，利用現有的生產水平將日常垃圾按類別外理、利用有效物質和能量、埴埋無用垃圾等。這樣既能夠提高垃圾資源處理效率，又能緩解環境污染問題。而對垃圾的分類首先是在圖像識別的基礎上的，因此本文想通過使用近幾年來發展迅速的深度學習方法設計一個垃圾分類系統，從而實現對日常生活中常見垃圾進行智能識別分類，提高人們垃圾分類投放意識，同時避免人們錯誤投放而產生的環境污染。慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。

隨著技術的不斷迭代發展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產品正在深刻改變著傳統行業。而這些功能實現的背后,都要依賴于人工智能數據的標注。但是如果遇到數據量龐大的標注需求，傳統的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度。慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發平臺支持本地化服務器部署，數據敏感的用戶也無需擔心數據信息泄露的問題。板卡算法也可以找成都慧視定制。云南圖像識別模塊算法研發

慧視RV1126圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。圖像識別模塊算法

圖像識別以圖像處理為基礎，是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中，以圖像輸入后，一般情況下也會通過圖像形態進行輸出。在圖像識別過程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結構分析。也就是說，圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程，原始圖像經過圖像處理后，抽取特征并加以分類對比，以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據，然后確定物體類型。從本質上來講，可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中，在對圖像中物體進行檢測分離之后，將物體特征提取出來，以形狀、紋理特征等作為提取對象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環節中。待對比分析明確物體類型后，從結構層面上對圖像進行分析。圖像識別模塊算法