圖像識(shí)別技術(shù)的高價(jià)值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識(shí)別進(jìn)展的背后推動(dòng)力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個(gè)方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強(qiáng)有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計(jì)算資源。對(duì)于各種各樣的圖像識(shí)別任務(wù)，精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?duì)。野外攝像頭拍野生動(dòng)物可以加裝慧視AI板卡。河北智能圖像識(shí)別模塊人工智能

圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別，顧名思義，就是對(duì)圖像做出各種處理。分析，然后識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。圖像識(shí)別并不只是用人類(lèi)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(lèi)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(lèi)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)。這就像人類(lèi)研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息，解決人類(lèi)無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。貴州人流圖像識(shí)別模塊接口豐富精確的遠(yuǎn)程打擊可以采用慧視RV1126圖像處理板。

我們教一個(gè)小孩識(shí)物的時(shí)候，比如“蘋(píng)果”，首先要讓他反復(fù)的看到“蘋(píng)果”，他便能認(rèn)識(shí)“蘋(píng)果”;他可能會(huì)認(rèn)錯(cuò)，把“梨”認(rèn)成“蘋(píng)果”，這個(gè)時(shí)候應(yīng)該幫他指出來(lái)。小孩看到的“蘋(píng)果”越多，辨識(shí)的能力就越強(qiáng)。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能，讓機(jī)器具備理解的能力，基本過(guò)程就像教一個(gè)小孩認(rèn)蘋(píng)果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù)，比如“蘋(píng)果”的圖片;同時(shí)，要增加大量機(jī)器會(huì)認(rèn)錯(cuò)的“負(fù)樣本”，比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過(guò)一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反復(fù)學(xué)習(xí)，然后獲得一個(gè)有效的識(shí)別模型。對(duì)于快消商品的識(shí)別，我們不僅要認(rèn)出一個(gè)瓶子包裝，還要認(rèn)出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認(rèn)出酸奶，還要認(rèn)出是哪個(gè)品牌的酸奶，甚至是哪個(gè)口味和規(guī)格。要讓機(jī)器能夠準(zhǔn)確識(shí)別成千上萬(wàn)的快消商品SKU，是一項(xiàng)極其龐大而復(fù)雜的AI工程。

圖像識(shí)別方法可以分為兩大類(lèi)，模型方法和搜索方法。模型方法是在業(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過(guò)一些已知“標(biāo)簽”的圖像，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的各種方法來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)描述這些標(biāo)簽的“模型”，從而，對(duì)于一個(gè)新的未知圖像，經(jīng)過(guò)這個(gè)模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時(shí)代才出現(xiàn)的方法，其基礎(chǔ)是將已知標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個(gè)可以進(jìn)行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫(kù)，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來(lái)建索引，但圖像的標(biāo)簽可以有少量的噪聲。那么，對(duì)一副待測(cè)圖像，我們到這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標(biāo)簽來(lái)預(yù)測(cè)待測(cè)圖像的標(biāo)簽。定制板卡找哪個(gè)商家？

RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確、跟蹤穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)。用在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域，不會(huì)過(guò)多增加無(wú)人機(jī)載重負(fù)擔(dān)。軟件方面，在此基礎(chǔ)上定制板卡的處理能力，其中：可見(jiàn)光通道圖像處理能力：1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力：640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對(duì)目標(biāo)尺寸不小于3×3像素、目標(biāo)對(duì)比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場(chǎng)，作往復(fù)勻速直線運(yùn)動(dòng)的模擬目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時(shí)，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場(chǎng)/s。對(duì)圓周半徑不小于1/3視場(chǎng)，作勻速圓周運(yùn)動(dòng)的模擬目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時(shí)，其跟蹤速度應(yīng)不小于1.5周/s。識(shí)別像素不低于15×15像素，識(shí)別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲(chǔ)功能，高清視頻存儲(chǔ)能力不低于1h，以滿足特殊需求。慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。山東邊海防圖像識(shí)別模塊目標(biāo)檢測(cè)

RV1126是純國(guó)產(chǎn)化圖像處理板。河北智能圖像識(shí)別模塊人工智能

模式識(shí)別是圖像識(shí)別的一種，當(dāng)前，模式識(shí)別的應(yīng)用范圍十分廣，它的觀察對(duì)象囊括了人類(lèi)感官直接或間接接受的外界信息。而運(yùn)用模式識(shí)別的目的，則是利用計(jì)算機(jī)模仿人的識(shí)別能力來(lái)辨別觀察對(duì)象。模式識(shí)別方法大致可分為兩種，即結(jié)構(gòu)方法和決策理論方法，其中決策理論方法又稱為統(tǒng)計(jì)方法。字符模式識(shí)別的方法可以大致分為統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、結(jié)構(gòu)模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。上述的圖像識(shí)別步驟就是模式識(shí)別的基本步驟了常用的模式識(shí)別方法之一是模板匹配，顧名思義，就是在輸入圖像上不斷切割出臨時(shí)圖像、并將之與模板圖像匹配，如果相似度足夠高，就認(rèn)為我們尋找到了應(yīng)有的目標(biāo)，最常見(jiàn)的匹配方法包括平方差匹配法、相關(guān)匹配法、相關(guān)系數(shù)匹配法等。以下我們都將以模板匹配為例，說(shuō)明模型識(shí)別的概念。河北智能圖像識(shí)別模塊人工智能