圖像識別技術(shù)是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。安防監(jiān)控圖像識別模塊研發(fā)

RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標檢測準確、跟蹤穩(wěn)定等優(yōu)點。用在無人機領(lǐng)域，不會過多增加無人機載重負擔。軟件方面，在此基礎(chǔ)上定制板卡的處理能力，其中：可見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圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復(fù)勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應(yīng)不小于1.5周/s。識別像素不低于15×15像素，識別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲功能，高清視頻存儲能力不低于1h，以滿足特殊需求。山西RK3399Pro主板圖像識別模塊高性能主板慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。

索尼旗下的SONY-7520型號的攝像頭作為高倍變焦鏡頭，能夠廣泛應(yīng)用于安防、無人機吊艙、周界監(jiān)控、邊海防監(jiān)控、森林防火等領(lǐng)域。特別是無人機吊艙，在圖像處理板的賦能下，索尼7520相機能夠讓我們檢測、追蹤更多的細節(jié)，比如邊海防監(jiān)控跟蹤、電力巡檢、消防救災(zāi)、目標搜索跟蹤等無人機航拍應(yīng)用行業(yè)。了讓相機具備強大的適應(yīng)、工作能力，針對于無人機將會遇到的場景、工作要求，工程師以RV1126核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

智慧農(nóng)業(yè)已是當下農(nóng)業(yè)發(fā)展的助推劑。農(nóng)業(yè)機器人的應(yīng)用使得農(nóng)作效率進一步提升，在農(nóng)業(yè)機器人中加裝慧視光電開發(fā)的RK3588圖像處理板后，機器人能夠?qū)崿F(xiàn)自動化作業(yè)，一天能夠耕種百畝土地。農(nóng)作物殺蟲是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，噴藥機器人裝配有一個大水箱，里面是實現(xiàn)灌注的殺蟲農(nóng)藥。在圖像處理板和相應(yīng)算法的加持下，機器人能夠智能識別哪些是農(nóng)作物哪些是其他物，進而實現(xiàn)自動化農(nóng)藥噴灑。使用機器人作業(yè)，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)人藥分離，避免人受到農(nóng)藥危害，還可以實現(xiàn)單人操作多臺機器人，提高生產(chǎn)效率?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

對于圖像識別來說，常見的的應(yīng)用領(lǐng)域莫過于人臉識別。人臉識別實質(zhì)上是屬于圖像識別的一種，它是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。正是人臉識別技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，才使我們國家遍布每個角落的天眼工程、雪亮工程，有了更大的應(yīng)用空間，也使得我們的國家更為安全。RK3588圖像處理板是工業(yè)級別的。湖北人流圖像識別模塊目標檢測

高精度的圖像識別可以用成都慧視開發(fā)的RK3588圖像處理板。安防監(jiān)控圖像識別模塊研發(fā)

我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復(fù)的看到“蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應(yīng)該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù)，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反復(fù)學習，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規(guī)格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復(fù)雜的AI工程。安防監(jiān)控圖像識別模塊研發(fā)