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來源: 發(fā)布時間:2024-05-30

合理地進(jìn)行垃圾分類是有效進(jìn)行垃圾處理、減少環(huán)境污染與資源再利用中的重要舉措,也是目前很合適很有效的科學(xué)管理方式,利用現(xiàn)有的生產(chǎn)水平將日常垃圾按類別外理、利用有效物質(zhì)和能量、埴埋無用垃圾等。這樣既能夠提高垃圾資源處理效率,又能緩解環(huán)境污染問題。而對垃圾的分類首先是在圖像識別的基礎(chǔ)上的,因此本文想通過使用近幾年來發(fā)展迅速的深度學(xué)習(xí)方法設(shè)計一個垃圾分類系統(tǒng),從而實現(xiàn)對日常生活中常見垃圾進(jìn)行智能識別分類,提高人們垃圾分類投放意識,同時避免人們錯誤投放而產(chǎn)生的環(huán)境污染。目標(biāo)識別用成都慧視的板卡!成都低功耗圖像識別模塊軟件

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圖像識別技術(shù)在可以被廣泛應(yīng)用之前,一個重要的挑戰(zhàn)是,怎樣才能知道一個模型對未曾出現(xiàn)過的場景仍然具有很好的泛化能力。在目前的實踐中,數(shù)據(jù)集被隨機劃分為訓(xùn)練集和測試集,模型也相應(yīng)地在這個數(shù)據(jù)集上被訓(xùn)練和評估。需要注意的是,在這種做法中,測試集擁有和訓(xùn)練集一樣的數(shù)據(jù)分布,因為它們都是從具有相似場景內(nèi)容和成像條件的數(shù)據(jù)中采樣得到的。然而,在實際應(yīng)用中,測試圖像或許會來自不同于訓(xùn)練時的數(shù)據(jù)分布。這些未曾出現(xiàn)過的數(shù)據(jù)可能會在視角、大小尺度、場景配置、相機屬性等方面與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同。慧視光電推出的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP就能夠通過不斷的訓(xùn)練,達(dá)到快速圖像標(biāo)注的目的,讓AI能夠更加精確的識別目標(biāo)。高精度圖像識別模塊自動識別花草識別可以用慧視板卡。

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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(jìn)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(yuǎn)遠(yuǎn)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(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前,仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸Α?/p>

無損檢測法是一種常用的故障診斷技術(shù),故障診斷從本質(zhì)上來講就是模式識別問題,而模式識別又可以狹義地理解為圖像識別。從介紹圖像、圖像識別、圖像識別過程和圖像識別系統(tǒng)的基本概念著手,就幾種常用圖’像識別方法的原理和特點進(jìn)行比較,給出了CCD圖像獲取系統(tǒng)的組成。然后結(jié)合發(fā)動機曲軸的一種自動磁粉探傷系統(tǒng)實例,對系統(tǒng)的圖像處理和識別流程進(jìn)行詳細(xì)的討論,并針對一般無損檢測系統(tǒng)難以滿足曲軸的檢測要求和精度要求的狀況,提出經(jīng)過改進(jìn)的一種適用于曲軸的整體無損檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)有助于高效和完整地獲取整個曲軸的圖像,提高圖像信息的質(zhì)量,從而提高發(fā)動機曲軸表面缺陷檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。RV1126是純國產(chǎn)化板卡嗎?

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對于圖像識別來說,常見的的應(yīng)用領(lǐng)域莫過于人臉識別。人臉識別實質(zhì)上是屬于圖像識別的一種,它是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進(jìn)而對檢測到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù),通常也叫做人像識別、面部識別。正是人臉識別技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用,才使我們國家遍布每個角落的天眼工程、雪亮工程,有了更大的應(yīng)用空間,也使得我們的國家更為安全。RK3588圖像處理板能夠用于工地安全監(jiān)控。山西視覺算法圖像識別模塊技術(shù)

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作為一家致力于圖像跟蹤板卡、算法開發(fā)的公司,為了滿足更多行業(yè)的鎖定跟蹤需求,慧視光電一直沒有停止自己的技術(shù)革新。在現(xiàn)在的許多行業(yè)當(dāng)中常常用到攝像頭進(jìn)行遠(yuǎn)程跟蹤或者目標(biāo)檢測,例如安防巡檢、巡湖護(hù)河執(zhí)法、無人機投彈、周界安防等,當(dāng)遇到目標(biāo)較小不易辨認(rèn)時,雖然能夠看到更多的畫面,但是物體的細(xì)節(jié)看不清,這時就需要通過鏡頭的變倍,來放大成像,來展示更多的物體細(xì)節(jié)。在以前,如果在鎖定跟蹤時進(jìn)行變焦,就會丟失目標(biāo),當(dāng)遇到目標(biāo)出現(xiàn)在復(fù)雜的場景中時,就容易造成再跟蹤失敗的場景,例如在安防巡檢時,有可疑人物入侵了目標(biāo)區(qū)域,為了進(jìn)一步獲取可疑人物的細(xì)節(jié),需要進(jìn)行畫面變倍,看看是男是女、著裝如何、有何特征等,為后期的安保人員搜尋提供信息。成都低功耗圖像識別模塊軟件