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。RV1126圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。云南AI智能煙霧識別

圖像識別方法可以分為兩大類，模型方法和搜索方法。模型方法是在業界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過一些已知“標簽”的圖像，通過機器學習的各種方法來學習一個描述這些標簽的“模型”，從而，對于一個新的未知圖像，經過這個模型判斷出其應該具有的標簽。基于搜索的方法是在大數據時代才出現的方法，其基礎是將已知標簽的圖像數據建成一個可以進行高效率檢索的數據庫，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來建索引，但圖像的標簽可以有少量的噪聲。那么，對一副待測圖像，我們到這個數據庫中去找與其相同或者相似的若干圖像，然后綜合這些圖像的標簽來預測待測圖像的標簽。湖北智慧城市AI智能慧視光電開發的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產高性能CPU。

人工智能(AI)和物聯網(IoT)的融合開創了創新的新時代，改變了行業并徹底改變了我們與技術互動的方式。人工智能和物聯網相結合，可以產生強大的協同作用，增強數據分析、自動化和決策。物聯網設備從各種來源生成大量數據，例如傳感器、攝像頭和連接設備。人工智能算法可以實時分析這些數據，提取難以手動識別的有價值的見解和模式。通過將人工智能的數據分析功能與物聯網的大量數據收集相結合，組織可以制定數據驅動的決策、優化運營并提高制造、醫療保健和運輸行業的效率。

圖像識別技術的高價值應用就發生在你我身邊，例如視頻監控、自動駕駛和智能醫療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規模數據集的產生、強有力的模型的發展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經網絡已經遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰需要我們去面對。RK3588作為慧視光電開發的全國產化工業級板卡，具備高性能、高精度的優點。

圖像識別技術，是機器視覺的一種現實應用。它模擬人眼的觀察能力，利用復雜的算法，從圖像中提取關鍵信息。在醫療領域，它能輔助醫生進行精確診斷；在安防領域，它能實現高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識別的應用很廣，功能強大，是現代科技的重要成就。慧視光電開發的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠實現精確的目標識別檢測，能夠為使用者提供目標跟蹤、定點檢測等領域的便捷服務。慧視RK3399圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人、車）。異物監測AI智能圖像處理板

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片。云南AI智能煙霧識別

人工智能為各行各業帶來了產業變革，如工業4.0、無人駕駛等領域。但是對于一般中小企業而言，人工智能的開發需要投入大量的時間和金錢，包括長時間反復的深度學習模型訓練、人才的培養、大量數據模型的采集標注，這些加起來的成本不可預估，并且很關鍵的一點是，所有的投入不一定會達到預期的效果。基于這樣的行業痛點，慧視SpeedDP深度學習算法開發平臺應運而生。通過提供豐富的算法參數設置接口，來滿足不同用戶業務場景的定制化需求。云南AI智能煙霧識別