人類的生活也將更加離不開圖像識別技術(shù)。圖像識別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣。并且，圖像識別技術(shù)也在不斷地成長，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識也會更加深刻。未來圖像識別技術(shù)將會更加強(qiáng)大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術(shù)以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。成都慧視有幾款圖像處理板？福建RV1126處理板圖像識別模塊算法研發(fā)

在人工智能時代，圖像標(biāo)注不僅能夠反哺AI的發(fā)展，還能進(jìn)一步降低項(xiàng)目成本。傳統(tǒng)的圖像標(biāo)注需要人工采用文本或者相應(yīng)工具機(jī)械式的進(jìn)行圖像標(biāo)簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗(yàn)證碼，用戶在進(jìn)行驗(yàn)證碼點(diǎn)擊的時候也在進(jìn)行圖像人工標(biāo)注。當(dāng)然，每個人點(diǎn)擊的數(shù)量有限，你可能還會覺得很有趣，但當(dāng)這成為一種常態(tài)，成為一項(xiàng)工作的時候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項(xiàng)必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標(biāo)注的效率。AI圖像標(biāo)注開始進(jìn)入圖像分類標(biāo)注的歷史舞臺，許多大公司都相繼推出了自己的產(chǎn)品，但是高額的費(fèi)用、地域的限制、數(shù)據(jù)安全等問題讓許多中小企業(yè)甚至企事業(yè)單位望而卻步?；垡暪怆娡瞥龅腟peedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺正在改變?nèi)粘５膱D像標(biāo)注的歷史，平民化、性價比高的特點(diǎn)讓你不再艷羨那些AI圖像標(biāo)注工具，真正走入“千萬家”。工業(yè)級圖像識別模塊板卡公司RV1126圖像處理板的目標(biāo)識別能力突出。

據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截至2023年3月底，全國機(jī)動車保有量達(dá)4.2億輛，其中汽車達(dá)到3.2億輛，但是在2022年我國城市停車位缺口就多達(dá)8000萬，隨著2023年汽車總銷量的增加，車位緊缺度進(jìn)一步增加。我們生活出行的各個場景中都可能看到“停車難、難停車”的景象，醫(yī)院、學(xué)校、商圈、景區(qū)等更是重災(zāi)區(qū)，由此引發(fā)的交通擁堵等問題也讓城市管理者面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。其實(shí)在很多時候，不僅是車位數(shù)量少的原因，更多是車位資源信息不透明，分布安排不合理造成諸多交通麻煩。而AI算法能夠?qū)徑饨煌▔毫μ峁┐髱椭?/p>

合理地進(jìn)行垃圾分類是有效進(jìn)行垃圾處理、減少環(huán)境污染與資源再利用中的重要舉措，也是目前很合適很有效的科學(xué)管理方式，利用現(xiàn)有的生產(chǎn)水平將日常垃圾按類別外理、利用有效物質(zhì)和能量、埴埋無用垃圾等。這樣既能夠提高垃圾資源處理效率，又能緩解環(huán)境污染問題。而對垃圾的分類首先是在圖像識別的基礎(chǔ)上的，因此本文想通過使用近幾年來發(fā)展迅速的深度學(xué)習(xí)方法設(shè)計一個垃圾分類系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對日常生活中常見垃圾進(jìn)行智能識別分類，提高人們垃圾分類投放意識，同時避免人們錯誤投放而產(chǎn)生的環(huán)境污染。圖像識別模塊圖像分析是人工智能的重要組成部分。

RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)檢測及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標(biāo)檢測準(zhǔn)確、跟蹤穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)。用在無人機(jī)領(lǐng)域，不會過多增加無人機(jī)載重負(fù)擔(dān)。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(biāo)尺寸不小于3×3像素、目標(biāo)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(yùn)動的模擬目標(biāo)進(jìn)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(yùn)動的模擬目標(biāo)進(jìn)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。RK3588板卡選成都慧視。四川RK3399Pro處理板圖像識別模塊提供商

RK3588是小型化國產(chǎn)板卡。福建RV1126處理板圖像識別模塊算法研發(fā)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機(jī)器學(xué)習(xí)不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如，神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J(rèn)識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大，也就是說我們看物體的時候永遠(yuǎn)都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過科學(xué)家大量的觀察與實(shí)驗(yàn)，總結(jié)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(fù)雜的層級，這個層級的轉(zhuǎn)變是有一個抽象迭代的過程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓(xùn)練，抓取到重要特征，建立一個網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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(fù)雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當(dāng)然這其中有的層會去做一些數(shù)學(xué)計算，有的層會做圖像預(yù)算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。福建RV1126處理板圖像識別模塊算法研發(fā)