人流图像识别模块目标检测

Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片，植入公司自主研发的智能图像算法，基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对目标进行自主检测、识别，并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪，同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。跟踪板的处理为瑞芯微新一代智能视觉芯片RV1126，基于四核ARMCortex-A7内核，内置2T算力（NPU），支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术。RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性。慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。人流图像识别模块目标检测

慧视双光微型吊舱，红外光的对车作用距离为（4.6m×2.3m）；人工识别距离为1.0km；自动识别距离为0.5km；可见光对车的作用距离为（4.6m×2.3m）；人工识别距离为2.0km；自动识别距离可达1.0km；摄像头的工作范围能够达到水平-150°~150°，垂直距离为-110°~10°。对物体的识别数量不少于8个，识别准确率≥85%。远距离、多角度、昼夜成像的特点使得这款微型吊舱非常适用于无人机领域。而双光微型吊舱+慧视AI图像处理板的方案，则能够为需求者提供整合便利，省去自我搭配研发的时间，实现快速集成运用。贵州工业级图像识别模块软件RK3588小而轻，非常适合无人机吊舱。

在人工智能时代，图像标注不仅能够反哺AI的发展，还能进一步降低项目成本。传统的图像标注需要人工采用文本或者相应工具机械式的进行图像标签分配，例如谷歌就曾大量使用图像验证码，用户在进行验证码点击的时候也在进行图像人工标注。当然，每个人点击的数量有限，你可能还会觉得很有趣，但当这成为一种常态，成为一项工作的时候，就是极其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面为了解决这项必要且乏味工作带来的枯燥感，一方面提高图像分类标注的效率。AI图像标注开始进入图像分类标注的历史舞台，许多大公司都相继推出了自己的产品，但是高额的费用、地域的限制、数据安全等问题让许多中小企业甚至企事业单位望而却步。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台正在改变日常的图像标注的历史，平民化、性价比高的特点让你不再艳羡那些AI图像标注工具，真正走入“千万家”。

随着科技的发展，无人机技术的不断成熟，电力巡检的方式也在不断改进，相比于传统的人工巡检，无人机电力巡检可以在环境复杂的崇山峻林、深山老林、江河湖泊之间轻松实现作业，不仅能够节约大量人力物力还极大地提升效率保障安全。搭载了吊舱的无人机能够实现精细化的自主巡检服务，当某处线路出现问题时，无人机能够快速进行筛查，找出故障点，为故障修复人员精确指明方向，减少经济损失。无人机搭载吊舱后还可以在发生自然灾害后，从安全地区起飞到达受灾现场进行勘察，通过远程高空识别，能够对整体线路的受损状况做出初步判断，为指挥和电力抢修提供关键信息。RK3399图像处理板识别概率超过85%。

除了以上三个特性外，人工智能算法具有不透明性。人工智能算法的“黑箱”属性使算法输入与输出结果之间的运行过程难以被人类所知晓，由此而造成算法输出的正确性难以被验证，算法侵权难以被发现。即使出现了显而易见的侵权结果，应当对该侵权结果负责的主体亦难以确定。因此，与其他产品可以通过侵权法和市场声誉相结合将损害的处理维持在可接受的速度之内不同，现阶段侵权法规系统和市场很可能对人工智能算法危害的响应过于缓慢。慧视RV1126图像跟踪板支持图像识别模块识别目标（人、车）。贵州低功耗图像识别模块平台

动物世界的拍摄有用到图像处理板。人流图像识别模块目标检测

模式识别是图像识别的一种，当前，模式识别的应用范围十分广，它的观察对象囊括了人类感官直接或间接接受的外界信息。而运用模式识别的目的，则是利用计算机模仿人的识别能力来辨别观察对象。模式识别方法大致可分为两种，即结构方法和决策理论方法，其中决策理论方法又称为统计方法。字符模式识别的方法可以大致分为统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络等。上述的图像识别步骤就是模式识别的基本步骤了常用的模式识别方法之一是模板匹配，顾名思义，就是在输入图像上不断切割出临时图像、并将之与模板图像匹配，如果相似度足够高，就认为我们寻找到了应有的目标，最常见的匹配方法包括平方差匹配法、相关匹配法、相关系数匹配法等。以下我们都将以模板匹配为例，说明模型识别的概念。人流图像识别模块目标检测