圖像視頻識別技術(shù)深入生活場景的背后,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大批量基于特定標注規(guī)則后學習的方法論。"數(shù)據(jù)標注"通過人工智能訓練師將像素、語音信號、文本內(nèi)容等轉(zhuǎn)換為機器能理解,能看懂的數(shù)據(jù)內(nèi)容,這樣機器才能習得識別處理。因此,數(shù)據(jù)標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AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),更是機器感知現(xiàn)實世界的源點?？梢哉f得數(shù)據(jù)者,才得人工智能。高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)對于圖像視頻識別技術(shù)的落地應用的價值毋庸置疑,高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)將很大限度地提升圖像識別的效率。可以說,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,進而推動新基建的落地,可見其意義之深遠?；垡昍K3399圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。重慶低功耗圖像識別模塊應用

要解決這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數(shù)據(jù)增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設(shè)計合適的標簽分配方法，以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環(huán)境信息或者其他容易檢測的物體之間的關(guān)系來輔助小目標的檢測。此外，利用自研的深度學習算法開發(fā)平臺，通過不斷的深度學習，能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此，將這個算法用在無人機高空識別領(lǐng)域，完全能夠彌補傳統(tǒng)算法的不足，達到更加穩(wěn)定鎖定跟蹤的目的。甘肅邊海防圖像識別模塊廠家RK3588圖像處理板能夠用于工地安全監(jiān)控。

圖像識別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識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，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。

物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認識，屬于高級的計算機視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學等學科的研究方向，其研究成果被廣泛應用在各種工業(yè)及探測機器人上。隨著計算機及信息技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像識別技術(shù)的應用逐漸擴大到諸多領(lǐng)域，尤其是在面部及指紋識別、衛(wèi)星云圖識別及臨床醫(yī)療診斷等多個領(lǐng)域日益發(fā)揮著重要作用。通常圖像識別技術(shù)主要是指采用計算機按照既定目標對捕獲的系統(tǒng)前端圖片進行處理，在日常生活中圖像識別技術(shù)的應用也十分普遍，比如車牌捕捉、商品條碼識別及手寫識別等。隨著該技術(shù)的逐漸發(fā)展并不斷完善，未來將具有更加廣泛的應用領(lǐng)域。RV1126是小型國產(chǎn)化圖像處理板。

慧視光電開發(fā)的RK3588圖像處理板作為一款國產(chǎn)高性能工業(yè)級板卡，在先進的架構(gòu)和8核的加持下，算力高達6.0TOPS。對于高處理需求的工業(yè)領(lǐng)域而言，它能為企業(yè)提供實時對目標進行識別或者人為的鎖定跟蹤，在算法的賦能下，實現(xiàn)各種自動化作業(yè)、實現(xiàn)各類遠程識別跟蹤類操作。在RK3588圖像處理板上定制cameralink接口，能夠?qū)⒐I(yè)相機所采集到的海量信息進行傳輸，而不會出現(xiàn)卡頓、延遲高、畫質(zhì)受損等問題。因此，將cameralink接口定制在慧視RK3588圖像處理板上，來實現(xiàn)快速、精確傳輸數(shù)據(jù)，是行業(yè)認可的解決方案。無人機小吊艙可以采用慧視圖像處理板實現(xiàn)遠程目標鎖定。貴州車流圖像識別模塊供應商

RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。重慶低功耗圖像識別模塊應用

無人機要進行AI識別，需要的是模擬人眼，對需要識別的物體進行圖像處理，AI通過大量的模型訓練，能夠具備對物體進行特征提取進行分析的能力，從而實現(xiàn)整個流程的自動化，達到無人機智能識別的目的。但不同的事，無人機的目標識別和傳統(tǒng)的攝像頭還是又不曉得區(qū)別，傳統(tǒng)的攝像頭是靜態(tài)的，而無人機搭載如光電吊艙飛在空中時，需要處理實時動態(tài)的信息，這就是對目標的鎖定跟蹤能力。這樣的結(jié)果可以采用將AI圖像跟蹤板植入吊艙的方法來實現(xiàn)。重慶低功耗圖像識別模塊應用