图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

近年来,随着计算机处理能力的大幅度提高和数以亿计海量数据的累积,人工智能在经历了两次热潮与寒冬后,又重新回归到我们的视野,人类进入了第三次人工智能热潮阶段。2016年3月,AlphaGo以总比分4比1战胜李世石,被普遍认为是本次人工智能热潮的里程碑事件。AlphaGo取胜的关键在于人工智能算法的运用。2012年10月,在计算机智能图像识别前沿的ImageNet竞赛中,人工智能算法在识别准确率上突飞猛进,甚至超过了普通人类的肉眼识别准确率,由此开始迎来人工智能算法的爆发时期。人工智能算法迅速在语音识别、数据挖掘、自然语音处理等不同领域攻城略地,其被推向了各个主流应用领域,比如交通运输、银行、保险、医疗、教育和法律等,快速实现人工智能技术与产业链条的有机结合。慧视RK3399板卡可以用于大型公共停车场。自主检测图像识别模块器

图像识别模块

人工智能算法具有复杂性。在算法内部,世界的复杂性转变为五彩缤纷的内部活动模式。“现在的模型有数百万个人造神经元,深度达到了几十层”。人工智能算法市场的特征与大多数产品市场形成鲜明对比:在大多数产品中,个人可以轻松评估其所带来的利益和安全风险,而高度复杂和不透明的人工智能算法需要监管机构的**评估。而且算法过程是动态的,其规则在新的数据模式中不断发生着变化,同样的问题在时间1所输出的结果,有可能与时间2所获得的结果没有相似之处,这种动态性使算法本身变得更加复杂。AI智能图像识别模块平台RK3399PRO图像处理板识别概率超过85%。

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基于深度学习的人脸识别方法,以稀疏自编码神经网络和softmax分类器构建深度层次网络为例,并对该深度层次网络进行了训练。为了验证深度学习方法的人脸识别率,分别在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人脸数据库上做算法测评,测试内容有softmax分类器人脸识别、深度网络顶层微调算法和深度网络整体微调算法三个方面。对各个数据库的人脸图像进行的预处理有直方图均衡化、非局部均值算法、小波变换处理、Retinex图像增强算法以及同态滤波算法。另外,使用深度网络整体微调算法对低分辨率问题做了进一步验证。然后利用matlab GUI编程实现一个基于稀疏自编码神经网络和softmax分类器的人脸识别系统,该系统的深度层次网络的层次和节点可调,且具备完整的识别功能。

暑期防溺水一直是我国青少年教育中重要的一环,但是每在这个时候,事故屡见不鲜。各地各部门虽积极开展暑期防溺水教育宣传及巡查监督工作,通过人防、物防、技防等多重手段织密防溺水安全网。但是终究是做不到大面积的覆盖。一方面我国水流众多,加上缺乏家庭管理监督,孩子们闲来无事多会成群结队去涉水。另一方面是这些防范工作相对落后了。传统的防范大都是在水库、湖泊、河道、海边等重点水域经常会有相关人员进行巡查,在显眼处也会设置警示标志及警戒线,学校暑假放假前也会开展各项宣传活动。RV1126是成都慧视自研的图像处理板。

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成都慧视开发的RK3588和RV1126图像处理板,搭载自研的目标识别、跟踪算法后,无人机能够凭借其低发现率的特征,借助平台搭载的各类探测设备,可以为指挥官提供丰富及时的战场信息(包括敌情、地理环境、电磁环境、战损情况等),结合侦察卫星等其他探测手段,可以形成从战略到战术层面的立体信息获取系统,更好的支持**各级指挥官及时准确的作出判断。此外,RK3588和RV1126还能进行精细的远程打击,两款板卡都具备小型化、轻量化的优点,不会过多占用无人机空间增加重量,搭载远程导弹后,飞行到目标区域高空,通过AI智能化图像处理,就能自动或者手动识别打击对象。生活中很多地方都有图像处理的影子。江西算法防抖图像识别模块人工智能

RK3588图像处理板怎么定制?自主检测图像识别模块器

在执行高空侦查、巡检、应急救援等任务时,无人机可能会受到敌方势力或者强风等因素干扰,造成不同幅度的振动,从而影响板卡能否正常完成任务,因此,振动测试就是为了保证慧视光电开发的AI图像处理板在这样的环境下也能稳定成像。在农业领域,无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作,有效地减少浪费和污染。在工作时,无人机可能会受到微风、电磁等影响导致无人机振动;此外,在山区,无人机受到地形影响需要不断改变飞行轨迹和高度来进行避障,也会影响板卡成像。而振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。合格的板卡都是经过千锤百炼方能“登上战场”,成都慧视正是凭借这样的作风,才能成为各大企业信任的伙伴。自主检测图像识别模块器

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