圖像識別的發展經歷了三個階段：文字識別、數字圖像處理與識別、物體識別。文字識別的研究是從1950年開始的，一般是識別字母、數字和符號，從印刷文字識別到手寫文字識別，應用非常多。數字圖像處理和識別的研究開始于1965年。數字圖像與模擬圖像相比具有存儲，傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優勢，這些都為圖像識別技術的發展提供了強大的動力。物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環境的感知和認識，屬于高級的計算機視覺范疇。它是以數字圖像處理與識別為基礎的結合人工智能、系統學等學科的研究方向，其研究成果被廣泛應用在各種工業及探測機器人上。圖像識別原理主要是需處理具有一定復雜性的信息，處理技術并不是隨意出現在計算機中，結合計算機程序對相關內容模擬并予以實現。運用于監控系統的圖像處理技術。遼寧安防監控圖像識別模塊研發

人工智能是計算機學科的一個分支，深度學習、機器視覺是機器學習研究中的一個領域。深度學習和機器視覺主要是針對圖形進行更深層次的挖掘和分析，是人工智能的實際應用。而人工智能除了對圖形的處理外，還包括對語音、運動、社交等方面的處理和控制。由于機器視覺主要是對圖像進行識別，因此機器視覺在人臉識別、車牌識別等方面得到大量運用。以智能交通行業為例，機器視覺具有成本低、穩定性強、準確性高、應用范圍廣等優點，目前已經在國內外高速公路和公路的交通監控系統中得到了大量應用,具體體現在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、車流量統計、流量控制等。山西算法防抖圖像識別模塊目標檢測國產化主板生產商—慧視光電。

目標識別的基本原理是利用雷達回波中的幅度、相位、頻譜和極化等目標特征信息，通過數學上的各種多維空間變換來估算目標的大小、形狀、重量和表面層的物理特性參數，然后根據大量訓練樣本所確定的鑒別函數，在分類器中進行識別判決。目標識別還可利用再入大氣層后的大團過濾技術。當目標群進入大氣層時，在大氣阻力的作用下，目標群中的真假目標由于輕重和阻力的不同而分開，輕目標、外形不規則的目標開始減速，落在真彈頭的后面，從而可以區別目標。

算法在其本質上是解決問題的一種方式，并不限于數學，例如按照食譜介紹烤面包時，食譜上所有的步驟就是一個算法。算法根據其自身的復雜程度可以被分為以下幾種類型：人工智能算法在本質上亦屬于一種方法或步驟。現階段人工智能算法的技術發展水平處于“黑盒子”階段，開發“感知者”和“奇點”階段的算法是人工智能開發者技術發展的方向，亦是學界爭議將來是否存在的焦點問題之一。關于人工智能算法的界定，有人認為：算法不需要是軟件，從某種意義上來說，算法是基于指定的運行過程將輸入數據轉換為期望輸出的編碼過程。國產自研圖像處理板RV1126。

目前傳統視頻監控已經實現規模化應用，但是智能視頻圖像分析在城市軌道交通領域還剛剛起步。隨著地鐵大規模、大客流的發展趨勢以及《中國城市軌道交通智慧城軌發展綱要》的政策發文，都明確了以數字化、智慧化、網絡化為手段，構建新一代中國式智慧型城市軌道交通是必然的發展趨勢和方向。智能視頻圖像分析系統在寧波軌道櫻花公園站進行實施部署，充分驗證了系統設計的可靠性和智能識別的有效性，論證了利用智能視頻圖像識別技術可以輔助車站日常運營和客流疏導，提升運營安全和效率。符合國家政策及技術發展方向，對促進軌道交通智能化、便民化、安全可控化的發展具有指導意義。成都慧視開發的RK3588圖像處理板性能優。RV1126處理板圖像識別模塊高性能主板

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再強大的算法如果不和現實的應用場景相結合也無異于紙上談兵，除了名次的提升和無限接近于100%的實驗結果，并沒有帶來實際的價值更何談社會效益。人工智能產生的初衷是為了取代人力，將人類解放出來去創造更多的價值，人臉識別技術也同樣應該遵循這個基本原則。目前，隨著技術的發展和市場需求的快速增長，人臉已經在很多領域發揮了這樣的價值，如人臉識別考勤門禁，遠程在線核身，用刷臉替代實名場景中需要的人力和物力。在安防方面的應用比如公共場所動態監控、緝拿逃犯、人員布控等。遼寧安防監控圖像識別模塊研發

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