大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)變得特別聰明，以至于使計(jì)算機(jī)能夠在某些領(lǐng)域很大程度的超過(guò)人類的極限能力，比如谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝了李世石，而人工智能的目的不只是讓計(jì)算機(jī)和人類下下棋而已，可以說(shuō)未來(lái)幾十年將面臨由大數(shù)據(jù)帶來(lái)的智能變化，機(jī)器會(huì)獲得越來(lái)越先進(jìn)的能力。但實(shí)際上，人工智能的應(yīng)用范圍博大精深，繁冗復(fù)雜，在每一個(gè)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用都需要克服難以想象的障礙。所以，我們先拆分大腦的功能，讓機(jī)器一點(diǎn)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)智能化。人的大腦需要借助各種感官，如眼睛、耳朵等，感知外界信息，然后進(jìn)行判斷，這其中用機(jī)器來(lái)代替人眼來(lái)做測(cè)量跟判斷的動(dòng)作，稱為機(jī)器視覺(jué)，機(jī)器視覺(jué)是人工智能學(xué)科中發(fā)展的**為快速的分支，而當(dāng)今大家熟知的人臉識(shí)別技術(shù)就是機(jī)器視覺(jué)富有挑戰(zhàn)性的課題之一。板卡選擇哪款產(chǎn)品比較好？甘肅人流圖像識(shí)別模塊定制方案

雙目立體視覺(jué)從數(shù)字圖像中提取立方體、楔形體和棱柱體等簡(jiǎn)單規(guī)則多面體的三維結(jié)構(gòu)，并對(duì)物體的形狀和空間關(guān)系進(jìn)行描述，把過(guò)去的簡(jiǎn)單二維圖像分析推廣到了復(fù)雜的三維場(chǎng)景，標(biāo)志著立體視覺(jué)技術(shù)的誕生。隨著研究的深入，研究的范圍從邊緣、角點(diǎn)等特征的提取，線條、平面、曲面等幾何要素的分析，直到對(duì)圖像明暗、紋理、運(yùn)動(dòng)和成像幾何等進(jìn)行分析，并建立起各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和推理規(guī)則。雙目立體視覺(jué)技術(shù)適合逃票、乘客打架、摔倒等前端行為智能分析。山東視覺(jué)算法圖像識(shí)別模塊定制方案圖像處理板自持Al算法。

目前地鐵站內(nèi)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)有查看視頻監(jiān)控或回溯錄像等功能，視頻數(shù)據(jù)并沒(méi)有進(jìn)行充分的利用。像控制中心、地鐵分局等處，才會(huì)有對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析展示的功能界面。如果可以把行為識(shí)別報(bào)警、客流等車站范圍內(nèi)關(guān)心的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析展示，可以輔助運(yùn)營(yíng)人員更好的掌握站內(nèi)的運(yùn)營(yíng)情況，提升運(yùn)營(yíng)管理水平。將站內(nèi)關(guān)心的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)展示分析，主要有如下內(nèi)容：實(shí)時(shí)在站乘客數(shù)：（進(jìn)入人數(shù)-離開(kāi)人數(shù)）的實(shí)時(shí)數(shù)值；按小時(shí)展示的客流實(shí)時(shí)數(shù)值的折線圖；實(shí)時(shí)乘客進(jìn)出站：按小時(shí)展示的進(jìn)入人數(shù)、離開(kāi)人數(shù)柱狀圖各客流點(diǎn)位客流量TOP3異常報(bào)警統(tǒng)計(jì)：當(dāng)日異常行為監(jiān)測(cè)報(bào)警的各類報(bào)警數(shù)量占比餅圖實(shí)時(shí)異常報(bào)警：異常行為監(jiān)測(cè)報(bào)警的實(shí)時(shí)報(bào)警信息。

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(dòng)模式。“現(xiàn)在的模型有數(shù)百萬(wàn)個(gè)人造神經(jīng)元，深度達(dá)到了幾十層”。人工智能算法市場(chǎng)的特征與大多數(shù)產(chǎn)品市場(chǎng)形成鮮明對(duì)比：在大多數(shù)產(chǎn)品中，個(gè)人可以輕松評(píng)估其所帶來(lái)的利益和安全風(fēng)險(xiǎn)，而高度復(fù)雜和不透明的人工智能算法需要監(jiān)管機(jī)構(gòu)的**評(píng)估。而且算法過(guò)程是動(dòng)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(wèn)題在時(shí)間1所輸出的結(jié)果，有可能與時(shí)間2所獲得的結(jié)果沒(méi)有相似之處，這種動(dòng)態(tài)性使算法本身變得更加復(fù)雜。全國(guó)產(chǎn)化電子元器件——智能處理板。

目前地鐵客流信息主要是通過(guò)AFC系統(tǒng)的過(guò)閘數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。但AFC*能提供進(jìn)出付費(fèi)區(qū)的乘客數(shù)量，在閘機(jī)外部占據(jù)很大空間的區(qū)域卻沒(méi)有很好的客流統(tǒng)計(jì)手段。乘客乘車首先要進(jìn)入車站進(jìn)行安檢、購(gòu)票等動(dòng)作，如果不能很好地管控**區(qū)的客流，在大客流情況下未能及時(shí)進(jìn)行疏導(dǎo)，很容易導(dǎo)致?lián)矶碌仁录Ｈ绻梢詫?duì)車站客流情況進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析，可以有效提高客流管控能力，減少安全生產(chǎn)事故。各個(gè)點(diǎn)位的客流統(tǒng)計(jì)相機(jī)，在有乘客通過(guò)其監(jiān)視范圍時(shí)，自動(dòng)進(jìn)行計(jì)數(shù)及記錄進(jìn)入、離開(kāi)方向所有點(diǎn)位的計(jì)數(shù)信息實(shí)時(shí)匯聚至平臺(tái)端平臺(tái)端根據(jù)客流實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析展示，如每小時(shí)進(jìn)出站人數(shù)、日客流量、實(shí)時(shí)在站人數(shù)等信息，為運(yùn)營(yíng)人員及時(shí)進(jìn)行客流疏導(dǎo)等業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)參考。成都慧視上線RK3588圖像處理板。AI智能圖像識(shí)別模塊板

回家刷臉進(jìn)門就是圖像處理技術(shù)在起作用。甘肅人流圖像識(shí)別模塊定制方案

當(dāng)我們看到一個(gè)東西，大腦會(huì)迅速判斷是不是見(jiàn)過(guò)這個(gè)東西或者類似的東西。這個(gè)過(guò)程有點(diǎn)兒像搜索，我們把看到的東西和記憶中相同或相類的東西進(jìn)行匹配，從而識(shí)別它。機(jī)器的圖像識(shí)別也是類似的，通過(guò)分類并提取重要特征而排除多余的信息來(lái)識(shí)別圖像。圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域，是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)，并對(duì)質(zhì)量不佳的圖像進(jìn)行一系列的增強(qiáng)與重建技術(shù)手段，從而有效改善圖像質(zhì)量。如今所指的圖像識(shí)別并不僅是用人類的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類的識(shí)別能力很強(qiáng)大，但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì)，人類自身識(shí)別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。甘肅人流圖像識(shí)別模塊定制方案

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