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圖像識(shí)別模塊基本參數(shù)
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圖像識(shí)別模塊企業(yè)商機(jī)

目標(biāo)跟蹤,是指在特定場(chǎng)景跟蹤某一個(gè)或多個(gè)特定感興趣對(duì)象的過程。傳統(tǒng)的應(yīng)用就是視頻和真實(shí)世界的交互,在檢測(cè)到初始對(duì)象之后進(jìn)行觀察。現(xiàn)在,目標(biāo)跟蹤在無人駕駛領(lǐng)域也很重要,例如 Uber 和特斯拉等公司的無人駕駛。根據(jù)觀察模型,目標(biāo)跟蹤算法可分成2類:生成算法和判別算法。生成算法使用生成模型來描述表觀特征,并將重建誤差變小來搜索目標(biāo),如主成分分析算法(PCA);判別算法用來區(qū)分物體和背景,其性能更穩(wěn)健,并逐漸成為跟蹤對(duì)象的主要手段(判別算法也稱為Tracking-by-Detection,深度學(xué)習(xí)也屬于這一范疇)。為了通過檢測(cè)實(shí)現(xiàn)跟蹤,我們檢測(cè)所有幀的候選對(duì)象,并使用深度學(xué)習(xí)從候選對(duì)象中識(shí)別想要的對(duì)象。有兩種可以使用的基本網(wǎng)絡(luò)模型:堆疊自動(dòng)編碼器(SAE)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。智能目標(biāo)識(shí)別及追蹤,讓目標(biāo)無處可藏。成都**級(jí)圖像識(shí)別模塊系統(tǒng)

圖像識(shí)別模塊

圖像識(shí)別技術(shù)也分為已下幾步:信息的獲取,預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。使用的圖像識(shí)別的AI收銀是基于兩款硬件——“L型支架和USB式識(shí)別計(jì)算棒”而運(yùn)行的,利用CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型),對(duì)圖像的特征進(jìn)行建模和提取,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型再訓(xùn)練過程中不斷優(yōu)化,根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征準(zhǔn)確識(shí)別圖像內(nèi)容。CNN不同于普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圖片處理這方面有更好的表現(xiàn)。對(duì)于任意圖像,像素之間的距離與其相似性有很強(qiáng)的關(guān)系,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)正是利用了這一特點(diǎn)。對(duì)于給定圖像,兩個(gè)距離較近的像素相比于距離較遠(yuǎn)的像素更為相似。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過消除大量類似的不重要的連接解決了這個(gè)問題。技術(shù)上來講,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)神經(jīng)元之間的連接根據(jù)相似性進(jìn)行過濾,使圖像處理在計(jì)算層面可控。對(duì)于給定層,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是把每個(gè)輸入與每個(gè)神經(jīng)元相連,而是專門限制了連接,這樣任意神經(jīng)元只能接受來自前一層的一小部分的輸入(例如3*3或5*5)。成都**級(jí)圖像識(shí)別模塊系統(tǒng)圖像增強(qiáng)和圖像識(shí)別可進(jìn)行農(nóng)作物估產(chǎn)。

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除了我們?nèi)粘T绯鐾須w的居住小區(qū)外,在商業(yè)辦公樓也是如此,畢竟做這些研發(fā)的企業(yè)都聚集在這邊,所以應(yīng)用也較早在這邊開始。在智能辦公樓宇中,我們可以首先錄入每位員工的人臉數(shù)據(jù),然后通過人臉識(shí)別的圖像處理技術(shù),來識(shí)別員工是否為本大樓員工,然后就可以通過算法自動(dòng)進(jìn)行上下班打卡,當(dāng)相應(yīng)人員進(jìn)入電梯時(shí),又可以根據(jù)實(shí)現(xiàn)錄入的數(shù)據(jù)自動(dòng)按工作流程設(shè)定并按下電梯,這樣就既可以解放進(jìn)出員工的雙手,又可以保護(hù)整棟樓宇的安全。

識(shí)別圖像中的目標(biāo)這一任務(wù),通常會(huì)涉及到為各個(gè)目標(biāo)輸出邊界框和標(biāo)簽。這不同于分類/定位任務(wù)——對(duì)很多目標(biāo)進(jìn)行分類和定位,而不僅是對(duì)個(gè)主體目標(biāo)進(jìn)行分類和定位。在目標(biāo)檢測(cè)中,你只有2個(gè)目標(biāo)分類類別,即目標(biāo)邊界框和非目標(biāo)邊界框。例如,在汽車檢測(cè)中,你必須使用邊界框檢測(cè)所給定圖像中的所有汽車。如果使用圖像分類和定位圖像這樣的滑動(dòng)窗口技術(shù),我們則需要將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像上的很多不同物體上。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)將圖像中的每個(gè)物體識(shí)別為對(duì)象或背景,因此我們需要在大量的位置和規(guī)模上使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但是這需要很大的計(jì)算量!成都RV1126智能處理板供應(yīng)商。

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計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)與人體圖像識(shí)別原理相同,因此它們的過程也非常相似。圖像識(shí)別技術(shù)的過程分為以下幾個(gè)步驟。信息獲取預(yù)處理特征提取和選擇分類器設(shè)計(jì)分類決策信息獲取是指用傳感器將光、聲信息轉(zhuǎn)換為電信息。也就是說,獲取學(xué)習(xí)對(duì)象的基本信息,并將其轉(zhuǎn)換為機(jī)器能用某種方法識(shí)別的信息。預(yù)處理主要強(qiáng)調(diào)圖像的重要特征,為后續(xù)識(shí)別工作奠定基礎(chǔ),一般包括以下處理方式彩色圖像處理-處理彩色圖像增強(qiáng)-圖像質(zhì)量增強(qiáng)、細(xì)節(jié)提取的圖像恢復(fù)-圖像上的模糊和其他灰塵表現(xiàn)和說明的去除-處理數(shù)據(jù)可視化圖像的采集-圖像捕獲和轉(zhuǎn)換圖像的壓縮和解壓縮-根據(jù)需要更改圖像大小和分辨率的形態(tài)處理-圖像對(duì)象圖像增強(qiáng)和圖像識(shí)別可進(jìn)行水文氣象監(jiān)測(cè)。四川工業(yè)級(jí)圖像識(shí)別模塊處理版

圖像處理技術(shù)可以幫助動(dòng)物紀(jì)錄片拍攝中鎖定跟蹤目標(biāo)。成都**級(jí)圖像識(shí)別模塊系統(tǒng)

將圖像識(shí)別處理技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)工程。選取常見的玉米象、擬谷盜和鋸谷盜三種糧蟲為研究對(duì)象,對(duì)其圖像進(jìn)行處理識(shí)別。分別使用邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子和邊緣檢測(cè)算子對(duì)其圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),并提取其圖像的面積A、周長(zhǎng)P、相對(duì)面積RA、延伸率S、復(fù)雜度C、占空比B、等效面積圓半徑R和偏心率E這八個(gè)特征用于對(duì)三種糧蟲的識(shí)別,使用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型對(duì)三種糧蟲圖像的幾何形態(tài)特征進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果表明,在本文的研究條件下,使用邊緣檢測(cè)算子對(duì)糧蟲圖像邊緣檢測(cè)對(duì)于糧蟲圖像識(shí)別準(zhǔn)確率是比較有利的,而使用邊緣檢測(cè)算子后糧蟲圖像的識(shí)別率比較低。成都**級(jí)圖像識(shí)別模塊系統(tǒng)

成都慧視光電技術(shù)有限公司是國(guó)內(nèi)的圖像處理算法、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法、人工智能(AI)算法、行業(yè)AI定制、三維激光雷達(dá)、三維激光雷達(dá)可見光融合、三維激光雷達(dá)紅外熱成像融合、窄帶高清通信傳輸系統(tǒng)、弱網(wǎng)通信傳輸系統(tǒng)、紅外熱成像模組、紅外熱成像整機(jī)、戶外熱成像整機(jī)、多光譜模組、多光譜整機(jī)、跟蹤板卡、圖像處理板卡、基于瑞芯微(Rockchip)RK3399、RK3399PRO、RV1126和華為海思(Hisilicon)Hi3519、Hi3559芯片的全國(guó)產(chǎn)化圖像處理板等領(lǐng)域的方案或產(chǎn)品提供商,為客戶提供智慧監(jiān)獄、智慧城市、智慧安防、智慧邊海防、智慧城管、智慧消防、智慧軌道交通、船用執(zhí)法、遠(yuǎn)洋貨運(yùn)、倉儲(chǔ)物流、銀行運(yùn)營(yíng)監(jiān)管和安保、智慧家電、智能家居、養(yǎng)老看護(hù)、應(yīng)急救援等行業(yè)領(lǐng)域從產(chǎn)品到系統(tǒng)的整體解決方案。

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