图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

深度学习是机器学习的一个分支,只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的,它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如,神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候,边缘检测类的神经元先反应比较大,也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样,经过科学家大量的观察与实验,总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取,从一个简单的层级到一个复杂的层级,这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式,首先拿到互联网上海量的数据,拿到以后才有海量样本,把海量样本抓取过来做训练,抓取到重要特征,建立一个网络,因为深度学习就是建立一个多层的神经网络,肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层,但是有些复杂的,像刚才讲的谷歌的,里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算,有的层会做图像预算,一般随着层级往下,特征会越来越抽象。RK3399图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板,该板卡采用国产高性能CPU。重庆RK3399处理板图像识别模块算法定制

图像识别模块

海量图像标注工作的繁琐困扰着诸多企业,增加标注师岗位可以提升效率,但是无法控制人工成本,使得企业左右为难。随着AI的不断发展,这种枯燥无味的工作用AI来替代再好不过,AI的定制建设成本只需要一次性付出,然后就能够长期使用,不会出现像人工这种忙时不够,闲时多余的情况。成都慧视利用人工智能算法打造的SpeedDP深度学习算法开发平台,是一个针对于AI零基础从业者的图像标注软件,其简洁度、实用性都堪称一绝。它提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。河南RV1126主板图像识别模块人工智能芯片RK3588图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板,该板卡采用国产高性能CPU。

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对进销存、订货、选品、商业选址都很有帮助。大数据预测的算法会根据近几年的数据,加上天气、节日、时间段的影响,机器就可以处理进销存的订货、研究用户的消费行为,对未来的选品和定价都非常有帮助。图像识别、声音识别、数字化人工智能算法三大技术只能搭起机器识别的骨架,但如何让零售变的更加智能,还需要更深层次的技术做支持,如何在表层技术的基础上进行更深层次的剖析,是现在智能零售业急需解决的问题,下面我们就智能零售中运用比较多的技术——图像识别技术进行简要的解析。

物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识,属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向,其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。随着计算机及信息技术的迅速发展,图像识别技术的应用逐渐扩大到诸多领域,尤其是在面部及指纹识别、卫星云图识别及临床医疗诊断等多个领域日益发挥着重要作用。通常图像识别技术主要是指采用计算机按照既定目标对捕获的系统前端图片进行处理,在日常生活中图像识别技术的应用也十分普遍,比如车牌捕捉、商品条码识别及手写识别等。随着该技术的逐渐发展并不断完善,未来将具有更加广泛的应用领域。慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

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随着无人机在城市管理领域的大规模应用,采用无人机追踪地面车辆,然后配合地面拦截,成为一道风景线。让无人机搭载光电吊舱起飞,就能够通过无人机实现视频实时传输,远距离追踪车辆,实时上传记录位置,帮助地面执勤提升拦截效率。慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱,集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器,能够对地面车辆进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪,并及时上报目标的图像和坐标信息。除此之外,无人机还可以实现智能化追踪。通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板,这些板卡在目标跟踪算法的赋能下,就能够对目标车辆进行锁定跟踪,即便是车辆短时间内收到视野阻挡,在车辆后续出现时,也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588,八核处理器能够输出6.0TOPS算力,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。成都慧视有着强大的板卡算法。四川低功耗图像识别模块应用

慧视光电开发的慧视AI图像处理板,采用了国产高性能CPU。重庆RK3399处理板图像识别模块算法定制

图像识别技术在可以被广泛应用之前,一个重要的挑战是,怎样才能知道一个模型对未曾出现过的场景仍然具有很好的泛化能力。在目前的实践中,数据集被随机划分为训练集和测试集,模型也相应地在这个数据集上被训练和评估。需要注意的是,在这种做法中,测试集拥有和训练集一样的数据分布,因为它们都是从具有相似场景内容和成像条件的数据中采样得到的。然而,在实际应用中,测试图像或许会来自不同于训练时的数据分布。这些未曾出现过的数据可能会在视角、大小尺度、场景配置、相机属性等方面与训练数据不同。慧视光电推出的深度学习算法开发平台SpeedDP就能够通过不断的训练,达到快速图像标注的目的,让AI能够更加精确的识别目标。重庆RK3399处理板图像识别模块算法定制

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