隨著人工智能的不斷發(fā)展，人工智能+給各行各業(yè)帶來(lái)了翻天覆地的變化。為了讓人工智能反哺經(jīng)濟(jì)、生活、生產(chǎn)等諸多領(lǐng)域，不少民企、事業(yè)單位開(kāi)始大量采用相關(guān)人工智能服務(wù)，來(lái)幫助企業(yè)節(jié)省項(xiàng)目開(kāi)發(fā)時(shí)間，這樣能夠提升效率優(yōu)化項(xiàng)目成本。但是AI類服務(wù)帶來(lái)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)也帶來(lái)了諸多問(wèn)題，一方面人工智能的開(kāi)發(fā)需要投入大量人力物力，包括長(zhǎng)時(shí)間的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標(biāo)注，并且大量的投入不一定意味著能取得很好地結(jié)果。慧視微型雙光吊艙非常適用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。湖北電力運(yùn)維AI智能供應(yīng)商

圖像識(shí)別以圖像處理為基礎(chǔ)，是指以圖像為對(duì)象所開(kāi)展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復(fù)原及分割等。圖像處理過(guò)程中，以圖像輸入后，一般情況下也會(huì)通過(guò)圖像形態(tài)進(jìn)行輸出。在圖像識(shí)別過(guò)程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說(shuō)，圖像識(shí)別是一個(gè)自原始圖像到物體類型的過(guò)程，原始圖像經(jīng)過(guò)圖像處理后，抽取特征并加以分類對(duì)比，以圖像樣本庫(kù)資源作為對(duì)比分析的參考依據(jù)，然后確定物體類型。從本質(zhì)上來(lái)講，可以將圖像識(shí)別看作是對(duì)圖像分類與描述進(jìn)行研究的過(guò)程。在圖像識(shí)別過(guò)程中，在對(duì)圖像中物體進(jìn)行檢測(cè)分離之后，將物體特征提取出來(lái)，以形狀、紋理特征等作為提取對(duì)象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對(duì)比分析明確物體類型后，從結(jié)構(gòu)層面上對(duì)圖像進(jìn)行分析。四川研發(fā)AI智能算法慧視RK3399圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。

物質(zhì)生活水平的不斷提高下，人們對(duì)工作、居住等環(huán)境安全的重視與日俱增。特別是在城市中，選擇一處房子，除了區(qū)位地段，其安防水平也是人們首要考慮的一點(diǎn)。傳統(tǒng)的社區(qū)依靠人工巡查來(lái)實(shí)現(xiàn)安防，即便是監(jiān)控普及后，傳控監(jiān)控的有畫無(wú)聲、無(wú)法24小時(shí)監(jiān)視等弊端也一樣突出，人工+監(jiān)控的人力運(yùn)維成本增加使得安防責(zé)任服務(wù)商苦不堪言，效率低、漏洞多、死角無(wú)法覆蓋的問(wèn)題使得居民怨聲載道。隨著AI的不斷發(fā)展，智慧社區(qū)開(kāi)始逐步建設(shè)，社區(qū)的安防措施也逐漸向智能化轉(zhuǎn)型。

人臉識(shí)別始于20世紀(jì)60年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，以美國(guó)、日本和德國(guó)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(shí)別技術(shù)也獲得了很大的突破，同時(shí)人臉識(shí)別也是生物特征的應(yīng)用。其技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化。總的來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，然后進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)采集需要解鎖對(duì)象的面部數(shù)據(jù)，放進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，然后完成解鎖。不斷提高目標(biāo)檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性和效率能夠幫助提升標(biāo)注精度。

機(jī)器視覺(jué)具有定位、識(shí)別、測(cè)量與檢測(cè)四大功能，在工業(yè)領(lǐng)域中，機(jī)器視覺(jué)可以快速、準(zhǔn)確地獲取大量信息，并且易于自動(dòng)處理，因此在質(zhì)量檢測(cè)方面有著廣泛應(yīng)用。而AI圖像處理板只是實(shí)現(xiàn)這些功能的關(guān)鍵傳感器。目前，國(guó)內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域已經(jīng)形成了龐大的產(chǎn)業(yè)鏈，從以鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像捕捉與處理系統(tǒng)等軟硬件研發(fā)制造組成的上游環(huán)節(jié)，到智能化機(jī)器視覺(jué)集成組裝為主的中游環(huán)節(jié)，都非常成熟。AI的不斷發(fā)展，為機(jī)器視覺(jué)不斷拓展應(yīng)用場(chǎng)景，而慧視AI圖像處理板的高性能正好成為該領(lǐng)域的融洽解決方案，相信在不遠(yuǎn)的將來(lái)，會(huì)有越來(lái)越多的行業(yè)知道AI圖像處理板將為他們帶來(lái)巨大的便利。人工智能的時(shí)代真的來(lái)了。AI智能算法

慧視RV1126圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。湖北電力運(yùn)維AI智能供應(yīng)商

目標(biāo)檢測(cè)（Object Detection）的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo)（物體），確定它們的類別和位置，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的主要問(wèn)題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態(tài)，加上成像時(shí)光照、遮擋等因素的干擾，目標(biāo)檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域相當(dāng)有有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用愈加廣，現(xiàn)已被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、交通和醫(yī)學(xué)等眾多領(lǐng)域。與基于特征的傳統(tǒng)手工方法相比，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法可以學(xué)習(xí)低級(jí)和高級(jí)圖像特征，有更好的檢測(cè)精度和泛化能力湖北電力運(yùn)維AI智能供應(yīng)商