通常這種帶有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，我們經常在一些工廠的現代化流水線后面看到數以百計甚至逾千的檢測工人來執行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100%的檢驗合格率。機器視覺檢測憑借它自動化、客觀、非接觸和高精度的特點已經完全能代替人工來檢測這些單一、重復性的程序。機器視覺檢測系統與一般意義上的圖像處理系統相比，機器視覺檢測強調的是精度和速度，以及工業現場環境下的可靠性。隨著經濟水平的提高，機器視覺檢測越來越受到重視。它可以提高合格產品的生產能力，在生產過程的早期就報廢劣質產品，從而減少了浪費節約成本。智能圖像檢測在智慧交通的應用。貴州人臉識別圖像識別模塊

傳統的工地，基本是靠人在監督、管理，監督管理人員一旦監督不到位就會出現紕漏，引發事故隱患，因此管理人員和施工人員、管理人員和項目之間不能實時有效的溝通，導致管理人員難以管理項目和施工人員的工作情況，造成項目進度慢、人員安全難管控的問題。而智慧工地的建立可以有效的對工地進行管理。下面我們重點介紹AI算法在智慧工地中起到的作用。1.安全帽監控：可以通過對監控視頻的圖像處理，有效的實時監控施工人員是否配帶安全帽，如果沒有佩戴，那么會對相關人員進行框選，然后在后臺報警。2.安全作業監控：可以通過對監控視頻的圖像處理，對違規區域作業進行有效監督。3.物資監控與防盜：可以對進入設定的監控區域內的可疑人員進行有效的提醒，從而起到有效監督物資。山東視覺算法圖像識別模塊提供商國產化處理板哪家好？

實時運動追蹤，現在對電視體育賽事中冰球運動進行追蹤十分普遍，除此以外，計算機視覺還可以應用于策略分析，運動員表現和評分上，同時也可以追蹤賽事上品牌贊助商的能見度。農業，在2019年國際消費電子展上，JohnDeere展示了一種半自動聯合收割機，它使用人工智能和計算機視覺技術來分析收獲時谷物的質量，同時還可以找到收割谷物時的比較好路線。這一技術還可以用于識別雜草——除草劑可以直接噴灑在雜草上，谷物不會受到影響，預計除草劑的用量也可以減少九成。

面對城市治理中高度碎片化和多樣性的治理場景，如城管業務中占道經營、亂扔亂倒、亂搭亂建、亂停亂放等現象，可借助開發平臺的能力引擎，高效完成定制化算法的開發來輔助人工監管。諸如慧視光電此類企業，基于行業硬件設備，運用自身的圖像算法和硬件平臺開發優勢，推出了系列國產化圖像檢測與跟蹤智能處理板。由于每個地區所面臨的城市治理問題兼具共通性和個性化，因此從方案設計成本及高效交付的角度來看，采用中臺架構依舊是相當有實用性的建設思路。中臺框架可以針對不同的場景靈活地調取適用的算法、邊端硬件設備以及云端的SaaS服務，快速針對場景的變化進行方案的調整與適配，從而完成方案的復用，減少低效的重復建設。慧視光電推出全國產化RV1126處理板。

目標跟蹤是計算機視覺的一個重要分支，其利用視頻或圖像序列的上下文信息，對目標的外觀和運動信息進行建模，從而對目標運動狀態進行預測并標定目標的位置。目標跟蹤融合了圖像處理、機器學習、比較好化等多個領域的理論和算法，是完成更高層級的圖像理解(如目標行為識別)任務的前提和基礎。隨著計算機處理能力的飛速提升，各種基于目標跟蹤的民用和***系統紛紛落地，廣泛應用于智能視頻監控、智能人機交互、智能交通、視覺導航、無人駕駛、無人自主飛行、戰場態勢偵察等領域。并結合多傳感器技術，提高了對城市的主動監視和對戰場的態勢感知能力。能夠實現多目標跟蹤并完成對目標行為的異常檢測。開發出了能在復雜場景下的行人跟蹤和行為理解，以及可用于監測、引導交通流量并實現異常預警的公共交通管理系統。運用于監控系統的圖像處理技術。貴州人臉識別圖像識別模塊

智能圖像處理在智慧工地的應用。貴州人臉識別圖像識別模塊

近年來，伴隨著大數據時代的來臨，深度學習在計算機視覺的許多問題，如圖像識別、人臉識別、目標檢測領域都取得了巨大成功，與傳統的目標檢測算法相比，深度學習算法具有更好的表達能力、更高的準確性，深度神經網絡在模型架構和學習過程上與人類認識和感知世界的神經系統類似。目標檢測和識別現在是視覺方向熱門的研究課題，也一直是工業界重點研究的對象。近幾年，業內出現了各種各樣的檢測框架，不斷刷新各種性能指標，然而受限于工業應用的性能與成本要求，效率-精度平衡的檢測框架成為了優先。團隊在該方向進行了一系列的優化設計，創建了全新的移動端實時檢測框架，與其他流行的檢測框架相比，該模型架構在準確性和延遲之間實現了更好的權衡，基于選用的硬件平臺，可以實現性能優良的移動端實時物體檢測。貴州人臉識別圖像識別模塊

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