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安徽RK3399主板圖像識別模塊算法定制

來源: 發布時間:2024-04-26

我國擁有世界上很長的輸電電網,在2019年,全國電網鋪設線路總長度達到563萬公里,具備廣覆蓋大規模的特點。給我國經濟生產和人民生活提供了基礎保障。但隨之也面臨著嚴峻的電網維護任務,在以前,為了有效進行電網維護,會出現經常性的停電,給我們的生產生活造成了一定的困擾,要知道,在經濟飛速發展的當下,如果發生停電,所造成的經濟損失是不可估量的。因此定期的進行電網維護是電力行業很重要的工作。面對如此龐大的電網規模,我們的一代代電力運維工程師不辭艱辛付出了巨大的代價。成都慧視有著強大的板卡算法。安徽RK3399主板圖像識別模塊算法定制

圖像識別模塊

圖像視頻識別技術深入生活場景的背后,數據發揮著愈加重要的作用。我們都知道人工智能是通過大批量基于特定標注規則后學習的方法論。"數據標注"通過人工智能訓練師將像素、語音信號、文本內容等轉換為機器能理解,能看懂的數據內容,這樣機器才能習得識別處理。因此,數據標注工作自然也就成為將原始數據變成算法可用AI數據的關鍵步驟,是關乎整個AI產業的基礎,更是機器感知現實世界的源點。可以說得數據者,才得人工智能。高質量的AI數據對于圖像視頻識別技術的落地應用的價值毋庸置疑,高質量的AI數據將很大限度地提升圖像識別的效率。可以說,數據之于AI產業的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業落地的效率與穩定,進而推動新基建的落地,可見其意義之深遠。四川RK3399主板圖像識別模塊高性能主板RV1126圖像處理板是我司自主研發的圖像識別模塊板,該板卡采用國產高性能CPU。

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對于圖像識別來說,常見的的應用領域莫過于人臉識別。人臉識別實質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。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技術,通常也叫做人像識別、面部識別。正是人臉識別技術的大規模應用,才使我們國家遍布每個角落的天眼工程、雪亮工程,有了更大的應用空間,也使得我們的國家更為安全。

深度學習是機器學習的一個分支,只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的,它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如,神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候,邊緣檢測類的神經元先反應比較大,也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣,經過科學家大量的觀察與實驗,總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取,從一個簡單的層級到一個復雜的層級,這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式,首先拿到互聯網上海量的數據,拿到以后才有海量樣本,把海量樣本抓取過來做訓練,抓取到重要特征,建立一個網絡,因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡,肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層,但是有些復雜的,像剛才講的谷歌的,里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算,有的層會做圖像預算,一般隨著層級往下,特征會越來越抽象。成都慧視開發的RK3588圖像處理板性能優。

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人臉識別始于20世紀60年代,隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年后期,以美國、日本和德國的技術為主。隨著人工智能的發展以及處理的快速迭代更新,人臉識別技術也獲得了很大的突破,同時人臉識別也是生物特征的應用。其技術的實現,展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。總的來說,人臉識別的原理是收集用戶的面部數據存入數據庫,然后進行機器學習,通過采集需要解鎖對象的面部數據,放進數據庫進行比對,然后完成解鎖。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標(人、車)。成都雙光成像圖像識別模塊平臺

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在工業領域如安防巡檢等行業,需要大量攝像頭采集圖像數據并同時快速傳輸;在自動化作業的工廠設備需要攝像頭進行圖像識別檢測來實現避障等行為;在冶金行業,在熔煉、精煉和連鑄等過程中,需要對非金屬夾雜物進行有效地去除。因此,工業領域對于相機的要求十分嚴格。首先,工業相機需要性能穩定,耐用性、抗干擾能力突出,能夠連續高度工作。其次,工業相機要能夠抓拍高速運動的物體,通過相機能夠看到產品是否出現拉毛、模糊、變形等。然后,工業相機對于輸出的圖像幀率要求高,例如在開發金屬類材料時,高幀率相機能夠觀察材料受到沖擊時內部裂紋的方向和狀態,分析材料受損時材料的結構。安徽RK3399主板圖像識別模塊算法定制

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