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。RV1126定制板卡的性能突出。甘肅低空安防圖像識別模塊AI智能

智慧農業已是當下農業發展的助推劑。農業機器人的應用使得農作效率進一步提升，在農業機器人中加裝慧視光電開發的RK3588圖像處理板后，機器人能夠實現自動化作業，一天能夠耕種百畝土地。農作物殺蟲是至關重要的環節，噴藥機器人裝配有一個大水箱，里面是實現灌注的殺蟲農藥。在圖像處理板和相應算法的加持下，機器人能夠智能識別哪些是農作物哪些是其他物，進而實現自動化農藥噴灑。使用機器人作業，不僅能夠實現人藥分離，避免人受到農藥危害，還可以實現單人操作多臺機器人，提高生產效率。專業圖像識別模塊供應商RK3588圖像處理板識別概率超過85%。

圖像識別和大數據有著密不可分的關系。大數據是一個時代性的概念，也是社會發展的必然產物。我們通過大數據技術實現我們的目的--即數據挖掘。“圖像"也是一種教據，而圖像識別是將非結構化教據結構化的必要過程。圖像識別技術日益火熱，每年都在更新著新的技術和成果。如今，圖像識別技術更是從搜圖識物發展到了視頻領域，不斷給我們帶來驚喜。慧視光電推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP，是一個能夠實現AI自動圖像識別并標注的工具，它能夠幫助節約大量的項目開發成本。

圖像識別是人工智能的一個重要領域。圖像識別的發展經歷了三個階段:文字識別、數字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理。分析，然后識別我們所要研究的目標。圖像識別并不只是用人類的肉眼，而是借助計算機技術進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發展的社會，人類自身識別能力已經滿足不了我們的需求，于是就產生了基于計算機的圖像識別技術。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現實的，這樣自然就產生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領域有固有技術無法解決的需求時，就會產生相應的新技術。圖像識別技術也是如此，此技術的產生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。RK3588是小型化純國產板卡。

除了電力巡檢方面，無人機吊艙還可以對前期電力基建選址、搭建提供幫助。搭載吊艙的無人機能夠實現地理信息的收集，對崇山峻嶺進行快速建模，提高前期建設的效率，也能減少成本支出。在搭建電線時，采用無人機放線，能夠輕松穿越各種危險復雜的環境，減少搭線時間，保障施工人員的安全，同時節約節約人力提升效率。成都慧視光電推出的多種雙光、三光無人機微型吊艙，就是電力行業的得力幫手。它能夠搭載慧視AI圖像處理板，能夠實現遠距離的目標識別。精確的遠程打擊可以采用慧視RK3588圖像處理板。河北邊海防圖像識別模塊接口豐富

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近些年來，隨著我國經濟的快速發展，國家各項建設都蒸蒸日上，成績顯而易見。但與此同時，也讓資源與環境受到了嚴重破壞。我們的生產生活每天都會殘留數以萬計的廢物，給環境造成了負擔。這種現象與垃圾分類投放時的不合理直接相關，而人們對于環境污染問題反映強烈卻東手無策，這兩者間的矛盾日益尖銳。人們日常生活中的垃圾主要包括有害垃圾、廚余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾這四類。對不同類別的垃圾應采取不同分類方法，如果投放不當，可能會導致各種環境污染問題。甘肅低空安防圖像識別模塊AI智能