除了以上三個特性外，人工智能算法具有不透明性。人工智能算法的“黑箱”屬性使算法輸入與輸出結(jié)果之間的運行過程難以被人類所知曉，由此而造成算法輸出的正確性難以被驗證，算法侵權(quán)難以被發(fā)現(xiàn)。即使出現(xiàn)了顯而易見的侵權(quán)結(jié)果，應當對該侵權(quán)結(jié)果負責的主體亦難以確定。因此，與其他產(chǎn)品可以通過侵權(quán)法和市場聲譽相結(jié)合將損害的處理維持在可接受的速度之內(nèi)不同，現(xiàn)階段侵權(quán)法規(guī)系統(tǒng)和市場很可能對人工智能算法危害的響應過于緩慢。無人機小吊艙可以采用慧視RV1126圖像處理板實現(xiàn)遠程目標鎖定。云南RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊

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。河南RK3399開發(fā)板圖像識別模塊軟件定制RV1126是純國產(chǎn)化板卡。

人臉識別始于20世紀60年代，隨著計算機技術(shù)和光學成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，以美國、日本和德國的技術(shù)為主。隨著人工智能的發(fā)展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術(shù)也獲得了很大的突破，同時人臉識別也是生物特征的新應用。其重要技術(shù)的實現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強人工智能的轉(zhuǎn)化。總的來說，人臉識別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數(shù)據(jù)，放進數(shù)據(jù)庫進行比對，然后完成解鎖。

如今，中國正成為世界機器視覺發(fā)展比較活躍的地區(qū)之一，應用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經(jīng)濟的各個行業(yè)。其重要原因是中國已經(jīng)成為全球制造業(yè)的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產(chǎn)線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統(tǒng)和應用經(jīng)驗也進入了中國。經(jīng)歷過長期的蟄伏，2010年中國機器視覺市場迎來了爆發(fā)式增長。數(shù)據(jù)顯示當年，中國機器視覺市場規(guī)模達到8.3億元，同比增長48.2%，其中智能相機、軟件、光源和板卡的增長幅度都達到了50%，工業(yè)相機和鏡頭也保持了40%以上的增幅，皆為2007年以來的比較高水平。RK3588板卡識別精度高。

隨著技術(shù)發(fā)展，有關部門開始采用智能機器人來輔助公共安全監(jiān)督。這些機器人搭載智能攝像頭，內(nèi)含高精度的圖像處理板，同時具備高精度算法，能夠在建筑物倒塌或危險環(huán)境等，對人類不安全的地區(qū)搜索和救援公民。這有助于減少受傷和生命損失的風險。此外執(zhí)法部門可以使用智能機器人和其他先進技術(shù)，識別這些有害物質(zhì)并制定安全處置計劃。這降低了人身傷害的風險，并防止了任何可能的健康問題。還可以使用智能機器人來監(jiān)控和管理人群。他們配備了可幫助他們應對潛在安全威脅的技術(shù)，例如識別可疑包裹和活動或監(jiān)控危險跡象。智能化的圖像處理板還可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)降本增效。四川運動圖像識別模塊技術(shù)

慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。云南RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊

模式識別是圖像識別的一種，當前，模式識別的應用范圍十分廣，它的觀察對象囊括了人類感官直接或間接接受的外界信息。而運用模式識別的目的，則是利用計算機模仿人的識別能力來辨別觀察對象。模式識別方法大致可分為兩種，即結(jié)構(gòu)方法和決策理論方法，其中決策理論方法又稱為統(tǒng)計方法。字符模式識別的方法可以大致分為統(tǒng)計模式識別、結(jié)構(gòu)模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等。上述的圖像識別步驟就是模式識別的基本步驟了常用的模式識別方法之一是模板匹配，顧名思義，就是在輸入圖像上不斷切割出臨時圖像、并將之與模板圖像匹配，如果相似度足夠高，就認為我們尋找到了應有的目標，最常見的匹配方法包括平方差匹配法、相關匹配法、相關系數(shù)匹配法等。以下我們都將以模板匹配為例，說明模型識別的概念。云南RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊