圖像識(shí)別技術(shù)是人工智能的重要領(lǐng)域。 這是圖像的對(duì)象識(shí)別技術(shù)，用于識(shí)別不同圖案的對(duì)象和對(duì)象。圖像識(shí)別包括生物識(shí)別，物體和場(chǎng)景識(shí)別以及視頻識(shí)別。生物特征識(shí)別包括指紋，手掌，眼睛（視網(wǎng)膜和虹膜），面部等。對(duì)象和場(chǎng)景識(shí)別包括簽名，語(yǔ)音，步行步態(tài)，鍵盤筆觸等。圖像識(shí)別是一個(gè)綜合性問(wèn)題，涉及圖像匹配，圖像分類，圖像檢索，人臉檢測(cè)，行人檢測(cè)等技術(shù)。在互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎，自動(dòng)駕駛，醫(yī)學(xué)分析，人臉識(shí)別，遙感分析等領(lǐng)域具有比較高的應(yīng)用價(jià)值。自動(dòng)駕駛技術(shù)會(huì)用到圖像處理技術(shù)。貴州目標(biāo)圖像識(shí)別模塊板

圖像主體檢測(cè)，檢測(cè)圖片中的主體，支持單主體檢測(cè)、多主體檢測(cè)?？勺R(shí)別出圖片中主體的位置和標(biāo)簽，方便裁剪出對(duì)應(yīng)主體的區(qū)域，用于后續(xù)圖像處理、海量圖片分類打標(biāo)等場(chǎng)景。動(dòng)物識(shí)別，識(shí)別近八千種動(dòng)物，接口返回動(dòng)物名稱，并可獲取識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的百科信息；還可使用EasyDL定制訓(xùn)練平臺(tái)，定制識(shí)別分類標(biāo)簽。適用于拍照識(shí)圖、幼教科普、圖像內(nèi)容分析等場(chǎng)景。植物識(shí)別，可識(shí)別超過(guò)2萬(wàn)種常見植物和近8千種花卉，接口返回植物的名稱，并支持獲取識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的百科信息；還可使用EasyDL定制訓(xùn)練平臺(tái)，定制識(shí)別植物種類。適用于拍照識(shí)圖、幼教科普、圖像內(nèi)容分析等場(chǎng)景。品牌logo識(shí)別，識(shí)別超過(guò)2萬(wàn)類商品logo，支持創(chuàng)建自定義品牌logo圖庫(kù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖片中品牌logo的名稱，適用于需要快速獲取品牌信息的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。視覺(jué)算法圖像識(shí)別模塊供應(yīng)商智能圖像處理在機(jī)場(chǎng)周界中的應(yīng)用。

有些產(chǎn)品的精密度較高，達(dá)到0.01~0.02m甚至到u級(jí)，人眼無(wú)法檢測(cè)必須使用機(jī)器完成。在生產(chǎn)生活中，每種產(chǎn)品都需要檢驗(yàn)是否合格，需要一份檢驗(yàn)合格證書，要說(shuō)檢測(cè)在機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用**廣，應(yīng)該沒(méi)人有意見。在過(guò)去機(jī)器視覺(jué)不發(fā)達(dá)的時(shí)候，人工肉眼檢測(cè)往往會(huì)遇到很多問(wèn)題，比如準(zhǔn)確性太低，容易有誤差，不能連續(xù)工作且易疲勞，而且費(fèi)時(shí)費(fèi)力。機(jī)器視覺(jué)的大量應(yīng)用將產(chǎn)品生產(chǎn)和檢測(cè)技術(shù)進(jìn)入到高度自動(dòng)化。**典型的案例就是硬幣字符檢測(cè)、電路板檢測(cè)等。以及人民幣造幣工藝的檢測(cè)，對(duì)精度要求特別高，檢測(cè)的設(shè)備也很多，工序復(fù)雜。

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(guò)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?，F(xiàn)在，目標(biāo)跟蹤在無(wú)人駕駛領(lǐng)域也很重要，例如 Uber 和特斯拉等公司的無(wú)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(lái)描述表觀特征，并將重建誤差變小來(lái)搜索目標(biāo)，如主成分分析算法（PCA）；判別算法用來(lái)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(guò)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）。全國(guó)產(chǎn)化智能處理板助力無(wú)人駕駛汽車發(fā)展。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會(huì)先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類。以汽車拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過(guò)的時(shí)候，汽車自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來(lái)獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。車牌定位模塊就會(huì)提取車牌信息，對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示結(jié)果。在對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。動(dòng)物世界的拍攝有用到圖像處理板。云南工業(yè)級(jí)圖像識(shí)別模塊板卡公司

智能圖像處理板分析在邊海防中的應(yīng)用。貴州目標(biāo)圖像識(shí)別模塊板

近年來(lái),通信產(chǎn)品技術(shù)突飛猛進(jìn)，通信產(chǎn)業(yè)成為全世界發(fā)展速度的產(chǎn)業(yè)之一。在中國(guó)國(guó)內(nèi)，受益于我國(guó)對(duì)相關(guān)部門與公共安全的重視，以及經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展帶來(lái)的大型活動(dòng)增加，我國(guó)專網(wǎng)通信行業(yè)保持飛速增長(zhǎng)趨勢(shì)。通信十多年的大發(fā)展，電子元器件，光電子器件，通訊設(shè)備，儀器儀表等業(yè)務(wù)已深入我們的生活。圍繞業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)公司、設(shè)備研發(fā)生產(chǎn)公司、設(shè)備安裝公司、業(yè)務(wù)開發(fā)公司、網(wǎng)絡(luò)管理機(jī)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)及設(shè)備維護(hù)公司等構(gòu)成一個(gè)相互依存的產(chǎn)業(yè)鏈，通信行業(yè)由此誕生。隨著我國(guó)通信行業(yè)大發(fā)展，程控?cái)?shù)字化與全塑電纜普遍使用，通信建設(shè)任務(wù)大幅增加，原有體制內(nèi)服務(wù)已無(wú)法滿足電信建設(shè)需求，相應(yīng)的有限責(zé)任公司企業(yè)應(yīng)運(yùn)而生。中美貿(mào)易摩擦可能導(dǎo)致電子元器件，光電子器件，通訊設(shè)備，儀器儀表格局生變。而隨著美韓市場(chǎng)5G率先加入，愛(ài)立信、諾基亞等有望先受益。但由于全球運(yùn)營(yíng)商經(jīng)營(yíng)面臨壓力，個(gè)別地區(qū)禁購(gòu)中國(guó)設(shè)備事宜仍有轉(zhuǎn)機(jī)。同時(shí)，自主可控更加緊迫，給北斗導(dǎo)航、天通通信、網(wǎng)絡(luò)安全帶來(lái)機(jī)會(huì)。貴州目標(biāo)圖像識(shí)別模塊板

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