圖像識(shí)別以圖像處理為基礎(chǔ)，是指以圖像為對(duì)象所開(kāi)展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復(fù)原及分割等。圖像處理過(guò)程中，以圖像輸入后，一般情況下也會(huì)通過(guò)圖像形態(tài)進(jìn)行輸出。在圖像識(shí)別過(guò)程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說(shuō)，圖像識(shí)別是一個(gè)自原始圖像到物體類型的過(guò)程，原始圖像經(jīng)過(guò)圖像處理后，抽取特征并加以分類對(duì)比，以圖像樣本庫(kù)資源作為對(duì)比分析的參考依據(jù)，然后確定物體類型。從本質(zhì)上來(lái)講，可以將圖像識(shí)別看作是對(duì)圖像分類與描述進(jìn)行研究的過(guò)程。在圖像識(shí)別過(guò)程中，在對(duì)圖像中物體進(jìn)行檢測(cè)分離之后，將物體特征提取出來(lái)，以形狀、紋理特征等作為提取對(duì)象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對(duì)比分析明確物體類型后，從結(jié)構(gòu)層面上對(duì)圖像進(jìn)行分析。RV1126是小型國(guó)產(chǎn)化圖像處理板。江西邊海防圖像識(shí)別模塊接口豐富

圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別，顧名思義，就是對(duì)圖像做出各種處理。分析，然后識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。圖像識(shí)別并不只是用人類的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類的識(shí)別能力很強(qiáng)大，但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì)，人類自身識(shí)別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。甘肅RV1126處理板圖像識(shí)別模塊算法研發(fā)RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的圖像識(shí)別模塊板，該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU。

隨著科技的發(fā)展，無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷成熟，電力巡檢的方式也在不斷改進(jìn)，相比于傳統(tǒng)的人工巡檢，無(wú)人機(jī)電力巡檢可以在環(huán)境復(fù)雜的崇山峻林、深山老林、江河湖泊之間輕松實(shí)現(xiàn)作業(yè)，不僅能夠節(jié)約大量人力物力還極大地提升效率保障安全。搭載了吊艙的無(wú)人機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)精細(xì)化的自主巡檢服務(wù)，當(dāng)某處線路出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，無(wú)人機(jī)能夠快速進(jìn)行篩查，找出故障點(diǎn)，為故障修復(fù)人員精確指明方向，減少經(jīng)濟(jì)損失。無(wú)人機(jī)搭載吊艙后還可以在發(fā)生自然災(zāi)害后，從安全地區(qū)起飛到達(dá)受災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行勘察，通過(guò)遠(yuǎn)程高空識(shí)別，能夠?qū)φw線路的受損狀況做出初步判斷，為指揮和電力搶修提供關(guān)鍵信息。

隨著AI的不斷進(jìn)步發(fā)展，AI在安防領(lǐng)域的落地應(yīng)用也不斷深入。AI在安防的應(yīng)用大致有周界安防、門禁識(shí)別、災(zāi)害預(yù)警等。通過(guò)對(duì)監(jiān)控設(shè)備的智慧化賦能，讓智能眼睛遍布公共區(qū)域，拒絕死角。一方面AI賦能監(jiān)控設(shè)備，讓監(jiān)控更加智能化，能夠?qū)Π卜绤^(qū)域進(jìn)行24小時(shí)*7天的不間斷目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別。另一方面，AI的投用讓傳統(tǒng)監(jiān)控不再只具備畫(huà)面查看的基礎(chǔ)功能，能夠增加主動(dòng)報(bào)警的機(jī)制，一旦有可疑行為，AI監(jiān)控就能夠立即識(shí)別，然后向管理中心發(fā)出警報(bào)。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片。

近些年來(lái)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，國(guó)家各項(xiàng)建設(shè)都蒸蒸日上，成績(jī)顯而易見(jiàn)。但與此同時(shí)，也讓資源與環(huán)境受到了嚴(yán)重破壞。我們的生產(chǎn)生活每天都會(huì)殘留數(shù)以萬(wàn)計(jì)的廢物，給環(huán)境造成了負(fù)擔(dān)。這種現(xiàn)象與垃圾分類投放時(shí)的不合理直接相關(guān)，而人們對(duì)于環(huán)境污染問(wèn)題反映強(qiáng)烈卻東手無(wú)策，這兩者間的矛盾日益尖銳。人們?nèi)粘Ｉ钪械睦饕ㄓ泻?、廚余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾這四類。對(duì)不同類別的垃圾應(yīng)采取不同分類方法，如果投放不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致各種環(huán)境污染問(wèn)題?；垡昍K3399圖像跟蹤板支持圖像識(shí)別模塊識(shí)別目標(biāo)（人、車）。陜西視覺(jué)算法圖像識(shí)別模塊人工智能

遠(yuǎn)海牧場(chǎng)監(jiān)控可以加裝慧視RV1126圖像處理板。江西邊海防圖像識(shí)別模塊接口豐富

圖像識(shí)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(yè)界研究和使用比較多的方法。模型的方法是試圖通過(guò)一些已知“標(biāo)簽”的圖像，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的各種方法來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)描述這些標(biāo)簽的“模型”，從而，對(duì)于一個(gè)新的未知圖像，經(jīng)過(guò)這個(gè)模型判斷出其應(yīng)該具有的標(biāo)簽。基于搜索的方法是在大數(shù)據(jù)時(shí)代才出現(xiàn)的方法，其基礎(chǔ)是將已知標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)建成一個(gè)可以進(jìn)行高效率檢索的數(shù)據(jù)庫(kù)，稱為圖像索引。通常需要大量的圖像來(lái)建索引，但圖像的標(biāo)簽可以有少量的噪聲。那么，對(duì)一副待測(cè)圖像，我們到這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)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(biāo)簽來(lái)預(yù)測(cè)待測(cè)圖像的標(biāo)簽。江西邊海防圖像識(shí)別模塊接口豐富