相較于其他事物和其他算法來說，人工智能算法作為人工智能的靈魂，作為現階段技術發展的中堅力量，人工智能算法具有類人性。該特征得益于人工智能算法的復雜，其模仿人腦思維的復雜過程，以替代人類作為技術發展的目標。人工智能算法的分類、排序和決策等作用均是模仿和替代人類思維的過程，而人工智能應用于自動駕駛、醫療手術機器或其他智能機器人領域則是模仿和替代人類行為的過程。因此，人工智能算法是可以進行學習和訓練的，通過學習和訓練不斷提升識別能力。慧視光電的圖像處理技術很先進。四川邊海防圖像識別模塊定制方案

近年來，隨著計算機處理能力的大幅度提高和數以億計海量數據的累積，人工智能在經歷了兩次熱潮與寒冬后，又重新回歸到我們的視野，人類進入了第三次人工智能熱潮階段。2016年3月，AlphaGo以總比分4比1戰勝李世石，被普遍認為是本次人工智能熱潮的里程碑事件。AlphaGo取勝的關鍵在于人工智能算法的運用。2012年10月，在計算機智能圖像識別前沿的ImageNet競賽中，人工智能算法在識別準確率上突飛猛進，甚至超過了普通人類的肉眼識別準確率，由此開始迎來人工智能算法的爆發時期。人工智能算法迅速在語音識別、數據挖掘、自然語音處理等不同領域攻城略地，其被推向了各個主流應用領域，比如交通運輸、銀行、保險、醫療、教育和法律等，快速實現人工智能技術與產業鏈條的有機結合。貴州算法防抖圖像識別模塊目標檢測全國產化智能處理板應用廣闊。

如今，中國正成為世界機器視覺發展比較活躍的地區之一，應用范圍涵蓋了工業、農業、醫藥、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經濟的各個行業。其重要原因是中國已經成為全球制造業的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統和應用經驗也進入了中國。經歷過長期的蟄伏，2010年中國機器視覺市場迎來了爆發式增長。數據顯示當年，中國機器視覺市場規模達到8.3億元，同比增長48.2%，其中智能相機、軟件、光源和板卡的增長幅度都達到了50%，工業相機和鏡頭也保持了40%以上的增幅，皆為2007年以來的比較高水平。

目前地鐵客流信息主要是通過AFC系統的過閘數據進行統計。但AFC*能提供進出付費區的乘客數量，在閘機外部占據很大空間的區域卻沒有很好的客流統計手段。乘客乘車首先要進入車站進行安檢、購票等動作，如果不能很好地管控**區的客流，在大客流情況下未能及時進行疏導，很容易導致擁堵等事件。如果可以對車站客流情況進行實時統計分析，可以有效提高客流管控能力，減少安全生產事故。各個點位的客流統計相機，在有乘客通過其監視范圍時，自動進行計數及記錄進入、離開方向所有點位的計數信息實時匯聚至平臺端平臺端根據客流實時數據進行分析展示，如每小時進出站人數、日客流量、實時在站人數等信息，為運營人員及時進行客流疏導等業務提供數據參考。圖像識別也能用在工業領域。

目前地鐵站內的視頻監控系統有查看視頻監控或回溯錄像等功能，視頻數據并沒有進行充分的利用。像控制中心、地鐵分局等處，才會有對視頻數據進行分析展示的功能界面。如果可以把行為識別報警、客流等車站范圍內關心的數據進行實時分析展示，可以輔助運營人員更好的掌握站內的運營情況，提升運營管理水平。將站內關心的運營數據進行實時展示分析，主要有如下內容：實時在站乘客數：（進入人數-離開人數）的實時數值；按小時展示的客流實時數值的折線圖；實時乘客進出站：按小時展示的進入人數、離開人數柱狀圖各客流點位客流量TOP3異常報警統計：當日異常行為監測報警的各類報警數量占比餅圖實時異常報警：異常行為監測報警的實時報警信息。圖像處理板自持Al算法。四川圖形圖像識別模塊

動物世界的拍攝有用到圖像處理板。四川邊海防圖像識別模塊定制方案

圖像識別技術融合兩只眼睛獲得的圖像并觀察它們之間的差別，使我們可以獲得明顯的深度感，建立特征間的對應關系，將同一空間物理點在不同圖像中的映像點對應起來，這個差別，我們稱作視差(Disparity)圖像。雙目立體視覺測量方法具有效率高、精度合適、系統結構簡單、成本低等優點，非常適合于制造現場的在線、非接觸產品檢測和質量控制。對運動物體（包括動物和人體形體）測量中，由于圖像獲取是在瞬間完成的，因此立體視覺方法是一種更有效的測量方法。雙目立體視覺系統是計算機視覺的關鍵技術之一，獲取空間三維場景的距離信息也是計算機視覺研究中基礎的內容。四川邊海防圖像識別模塊定制方案

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