人類的生活也將更加離不開圖像識別技術(shù)。圖像識別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣。并且，圖像識別技術(shù)也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對圖像識別技術(shù)的認識也會更加深刻。未來圖像識別技術(shù)將會更加強大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術(shù)以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項技術(shù)。RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡，具備高性能、高精度的優(yōu)點。云南自主研發(fā)圖像識別模塊供應(yīng)商

慧視VIZ-100T三軸三光目標(biāo)定位吊艙，集成了10倍光學(xué)變倍可見光相機，640×512高分辨率紅外相機，測程遠，產(chǎn)品具備快拆功能，通訊支持RS422、TTL，視頻支持422同步接口、網(wǎng)口以及三軸高穩(wěn)定精度平臺框架，白天和夜間工作無縫切換，為行業(yè)級無人機出色完成巡檢、安防和搜救等任務(wù)提供了專業(yè)而可靠的能力支撐?？蛇h距離采集圖像，對興趣點目標(biāo)進行定位。1080P全高清視頻可實時輸出可見光、紅外視頻。能夠廣泛應(yīng)用于安防巡檢、應(yīng)急救援、警務(wù)執(zhí)法等領(lǐng)域。貴州算法防抖圖像識別模塊技術(shù)RV1126是小型國產(chǎn)化板卡。

在人工智能時代，圖像標(biāo)注不僅能夠反哺AI的發(fā)展，還能進一步降低項目成本。傳統(tǒng)的圖像標(biāo)注需要人工采用文本或者相應(yīng)工具機械式的進行圖像標(biāo)簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗證碼，用戶在進行驗證碼點擊的時候也在進行圖像人工標(biāo)注。當(dāng)然，每個人點擊的數(shù)量有限，你可能還會覺得很有趣，但當(dāng)這成為一種常態(tài)，成為一項工作的時候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標(biāo)注的效率。AI圖像標(biāo)注開始進入圖像分類標(biāo)注的歷史舞臺，許多大公司都相繼推出了自己的產(chǎn)品，但是高額的費用、地域的限制、數(shù)據(jù)安全等問題讓許多中小企業(yè)甚至企事業(yè)單位望而卻步?；垡暪怆娡瞥龅腟peedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺正在改變?nèi)粘５膱D像標(biāo)注的歷史，平民化、性價比高的特點讓你不再艷羨那些AI圖像標(biāo)注工具，真正走入“千萬家”。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機器學(xué)習(xí)不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如，神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過科學(xué)家大量的觀察與實驗，總結(jié)出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復(fù)雜的層級，這個層級的轉(zhuǎn)變是有一個抽象迭代的過程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓(xùn)練，抓取到重要特征，建立一個網(wǎng)絡(luò)，因為深度學(xué)習(xí)就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復(fù)雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當(dāng)然這其中有的層會去做一些數(shù)學(xué)計算，有的層會做圖像預(yù)算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。圖像識別模塊監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)是防溺水技防手段中應(yīng)用比較廣的。

盡管還未達到真正的人工智能，但日漸成熟的圖像識別技術(shù)已開始探索各類行業(yè)的應(yīng)用。在農(nóng)林行業(yè)，圖像識別技術(shù)已經(jīng)得到應(yīng)用。木材的生產(chǎn)包含多個環(huán)節(jié)，過去這些環(huán)節(jié)往往牽涉到大量的人力投入。如今，圖像識別已在多個環(huán)節(jié)中得到應(yīng)用，例如森林調(diào)查，通過無人機對圖像進行采集，再通過圖像分析系統(tǒng)對森林樹種的覆蓋比例、林木的健康狀況進行分析，從而可以做出更科學(xué)的開采方案。而原木檢驗方面，圖像識別可以快速對木材的樹種、優(yōu)劣、規(guī)格進行判斷，省去了大量人工參與的環(huán)節(jié)。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標(biāo)識別。云南行為識別圖像識別模塊識別

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(biāo)鎖定。云南自主研發(fā)圖像識別模塊供應(yīng)商

圖像識別技術(shù)的高價值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務(wù)，精心設(shè)計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設(shè)計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?。云南自主研發(fā)圖像識別模塊供應(yīng)商