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(wú)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(wèn)題。而對(duì)垃圾的分類首先是在圖像識(shí)別的基礎(chǔ)上的，因此本文想通過(guò)使用近幾年來(lái)發(fā)展迅速的深度學(xué)習(xí)方法設(shè)計(jì)一個(gè)垃圾分類系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)日常生活中常見(jiàn)垃圾進(jìn)行智能識(shí)別分類，提高人們垃圾分類投放意識(shí)，同時(shí)避免人們錯(cuò)誤投放而產(chǎn)生的環(huán)境污染。RK3588作為慧視光電開(kāi)發(fā)的全國(guó)產(chǎn)化工業(yè)級(jí)板卡，具備高性能、高精度的優(yōu)點(diǎn)。重慶視頻圖像識(shí)別模塊板卡

試想一下，當(dāng)你走到一家超市，沒(méi)有排隊(duì)稱重，沒(méi)有傳統(tǒng)的掃碼收銀機(jī)，也沒(méi)有手機(jī)掃碼支付，只有一臺(tái)擁有5個(gè)攝像頭的收銀機(jī)，被AI賦能的智能零售技術(shù)相比于舊的零售業(yè)中所使用的人工結(jié)算方法，條形碼掃碼，以及沒(méi)有被大量使用的RFID技術(shù)，智能零售可以讓客戶驗(yàn)到更便捷、更快速的稱重、掃碼、結(jié)賬過(guò)程，用戶好感度由此提升，人臉識(shí)別與顧客會(huì)員體系掛鉤。顧客到店里，超市會(huì)提供更好的服務(wù)，結(jié)賬時(shí)的自動(dòng)識(shí)別商品，會(huì)更加節(jié)省人們的時(shí)間，讓購(gòu)物更加便捷。隨著商品識(shí)別發(fā)展，機(jī)器人也可以整理貨架、分揀貨物、移動(dòng)貨位，代替人類做一些簡(jiǎn)易的、重復(fù)性的工作，生產(chǎn)效率會(huì)提升很多。吉林視覺(jué)算法圖像識(shí)別模塊專業(yè)RK3588圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。

圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類的圖像識(shí)別在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的，我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過(guò)各個(gè)類別所具有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的，只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。

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(mén)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)。無(wú)人機(jī)小吊艙可以采用慧視RV1126圖像處理板實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程目標(biāo)鎖定。

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。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。江西低空安防圖像識(shí)別模塊研發(fā)

圖像識(shí)別模塊圖像分析是人工智能的重要組成部分。重慶視頻圖像識(shí)別模塊板卡

圖像視頻識(shí)別技術(shù)深入生活場(chǎng)景的背后,數(shù)據(jù)發(fā)揮著愈加重要的作用。我們都知道人工智能是通過(guò)大批量基于特定標(biāo)注規(guī)則后學(xué)習(xí)的方法論。"數(shù)據(jù)標(biāo)注"通過(guò)人工智能訓(xùn)練師將像素、語(yǔ)音信號(hào)、文本內(nèi)容等轉(zhuǎn)換為機(jī)器能理解,能看懂的數(shù)據(jù)內(nèi)容,這樣機(jī)器才能習(xí)得識(shí)別處理。因此,數(shù)據(jù)標(biāo)注工作自然也就成為將原始數(shù)據(jù)變成算法可用AI數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟,是關(guān)乎整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),更是機(jī)器感知現(xiàn)實(shí)世界的源點(diǎn)?？梢哉f(shuō)得數(shù)據(jù)者,才得人工智能。高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)對(duì)于圖像視頻識(shí)別技術(shù)的落地應(yīng)用的價(jià)值毋庸置疑,高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)將很大限度地提升圖像識(shí)別的效率?？梢哉f(shuō),數(shù)據(jù)之于AI產(chǎn)業(yè)的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業(yè)落地的效率與穩(wěn)定,進(jìn)而推動(dòng)新基建的落地,可見(jiàn)其意義之深遠(yuǎn)。重慶視頻圖像識(shí)別模塊板卡