在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，除了噴藥，雜草處理也能夠自動化進行。搭載圖像處理板的割草機器人，能夠通過定制的算法，在工業(yè)級板卡RK3588的強大運算下，快速分析識別農(nóng)田中，不同植物的類別，進而精確割草。割草的速度能夠達到1.2m/s，非常適用于大型農(nóng)田，并且還可以通過智能算法進行機器人的完美避障，遇到泥塊、石頭這些障礙物可以輕松繞過。此外，在作物果實成熟時，搭載RK3588圖像處理板的采摘機器人也能夠進行自動化果實采摘，板卡強大的性能和處理能力，完全適應(yīng)各種環(huán)境的戶外作業(yè)，也能夠保持精確的識別度，快速完成每一株作物的果實采摘。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。國產(chǎn)化圖像識別模塊

智慧農(nóng)業(yè)已是當(dāng)下農(nóng)業(yè)發(fā)展的助推劑。農(nóng)業(yè)機器人的應(yīng)用使得農(nóng)作效率進一步提升，在農(nóng)業(yè)機器人中加裝慧視光電開發(fā)的RK3588圖像處理板后，機器人能夠?qū)崿F(xiàn)自動化作業(yè)，一天能夠耕種百畝土地。農(nóng)作物殺蟲是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，噴藥機器人裝配有一個大水箱，里面是實現(xiàn)灌注的殺蟲農(nóng)藥。在圖像處理板和相應(yīng)算法的加持下，機器人能夠智能識別哪些是農(nóng)作物哪些是其他物，進而實現(xiàn)自動化農(nóng)藥噴灑。使用機器人作業(yè)，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)人藥分離，避免人受到農(nóng)藥危害，還可以實現(xiàn)單人操作多臺機器人，提高生產(chǎn)效率。山東車載輔助圖像識別模塊解決方案遠海牧場監(jiān)控可以加裝慧視RK3399Pro圖像處理板。

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?；垡暪怆娡瞥龅纳疃葘W(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP就能夠通過不斷的訓(xùn)練，達到快速圖像標注的目的，讓AI能夠更加精確的識別目標。

圖像識別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點?；垡旳I板卡可以用于大型公共停車場。

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)?；垡昍V1126板卡可以用于大型公共停車場。山東車載輔助圖像識別模塊解決方案

RV1126是國產(chǎn)化板卡嗎？國產(chǎn)化圖像識別模塊

圖像識別技術(shù)是信息時代的一門重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人類對圖像識別技術(shù)的認識越來越深刻。圖像識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。簡單分析了圖像識別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)和非線性降維的圖像識別技術(shù)及圖像識別技術(shù)的應(yīng)用。如今，圖像處理技術(shù)的應(yīng)用很廣，人類的生活將無法離開圖像識別技術(shù)，研究圖像識別技術(shù)具有重大意義。國產(chǎn)化圖像識別模塊