傳統(tǒng)的核保和理賠核損方法，都是人工在現(xiàn)場(chǎng)采集標(biāo)的信息,，然后回傳到公司,，并由專人進(jìn)行車輛情況的評(píng)估。這種方法服務(wù)效率低且成本高,，而且人工操作不可避免的會(huì)有工作失誤,，保險(xiǎn)公司也很難責(zé)任追究。在核保環(huán)節(jié),，主要涉及到車身劃痕識(shí)別和自然場(chǎng)景下的OCR識(shí)別,。通過算法模型的建立以及車身圖像數(shù)據(jù)對(duì)算法的訓(xùn)練優(yōu)化，可以實(shí)現(xiàn)智能核保,，提升效率,。至于理賠核損環(huán)節(jié)，Linkface首先會(huì)通過圖像識(shí)別技術(shù),，將后臺(tái)的標(biāo)的照片以部位維度進(jìn)行智能分類,，之后使用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行損傷程度的評(píng)估，并輸出核損報(bào)告,。全國(guó)產(chǎn)化智能處理板助力無人駕駛汽車發(fā)展,。福建RK3399主板圖像識(shí)別模塊高性能主板

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的,，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用,。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會(huì)先提取圖像的特征,，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類,。以汽車拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過的時(shí)候,，汽車自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng),。此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別,。車牌定位模塊就會(huì)提取車牌信息,，對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示結(jié)果。在對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,。云南運(yùn)動(dòng)圖像識(shí)別模塊技術(shù)沒有紅燈的旅途你能想象嗎,？

在電商行業(yè)，例如我們使用淘寶,、京東等電商軟件購(gòu)物時(shí),，我們常常想要買到我們生活中看到的那些物品,，但是我們又不知道牌子何型號(hào)，面對(duì)眾多的商品,，如果只是憑借關(guān)鍵詞來進(jìn)行搜索,，然后一個(gè)一個(gè)的去尋找比對(duì)，無疑是一個(gè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作,。這時(shí)候圖像識(shí)別技術(shù)就派上用場(chǎng)了,，根據(jù)圖像識(shí)別，上傳拍到的圖片,，或者即時(shí)拍照,，就能立即搜索類似商品。雖然這樣搜索出來的物品也會(huì)很多很多,，但是相對(duì)于基礎(chǔ)的搜索方式,，這個(gè)方式已經(jīng)很大程度上節(jié)約了很多時(shí)間。

圖像識(shí)別技術(shù)也分為已下幾步：信息的獲取,，預(yù)處理,、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策,。使用的圖像識(shí)別的AI收銀是基于兩款硬件——“L型支架和USB式識(shí)別計(jì)算棒”而運(yùn)行的,，利用CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型），對(duì)圖像的特征進(jìn)行建模和提取,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型再訓(xùn)練過程中不斷優(yōu)化,，根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征準(zhǔn)確識(shí)別圖像內(nèi)容。CNN不同于普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，在圖片處理這方面有更好的表現(xiàn),。對(duì)于任意圖像，像素之間的距離與其相似性有很強(qiáng)的關(guān)系,，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)正是利用了這一特點(diǎn),。對(duì)于給定圖像，兩個(gè)距離較近的像素相比于距離較遠(yuǎn)的像素更為相似,。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過消除大量類似的不重要的連接解決了這個(gè)問題,。技術(shù)上來講，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)神經(jīng)元之間的連接根據(jù)相似性進(jìn)行過濾,，使圖像處理在計(jì)算層面可控,。對(duì)于給定層，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是把每個(gè)輸入與每個(gè)神經(jīng)元相連,，而是專門限制了連接,，這樣任意神經(jīng)元只能接受來自前一層的一小部分的輸入(例如3*3或5*5)。圖像處理板可以用于工廠自動(dòng)化作業(yè)。

將圖像識(shí)別處理技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)工程,。選取常見的玉米象、擬谷盜和鋸谷盜三種糧蟲為研究對(duì)象,，對(duì)其圖像進(jìn)行處理識(shí)別,。分別使用邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子,、邊緣檢測(cè)算子和邊緣檢測(cè)算子對(duì)其圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),，并提取其圖像的面積A、周長(zhǎng)P,、相對(duì)面積RA,、延伸率S、復(fù)雜度C,、占空比B,、等效面積圓半徑R和偏心率E這八個(gè)特征用于對(duì)三種糧蟲的識(shí)別，使用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型對(duì)三種糧蟲圖像的幾何形態(tài)特征進(jìn)行識(shí)別,。結(jié)果表明,，在本文的研究條件下，使用邊緣檢測(cè)算子對(duì)糧蟲圖像邊緣檢測(cè)對(duì)于糧蟲圖像識(shí)別準(zhǔn)確率是比較有利的,，而使用邊緣檢測(cè)算子后糧蟲圖像的識(shí)別率比較低,。圖像增強(qiáng)和圖像識(shí)別可進(jìn)行農(nóng)作物估產(chǎn)。云南運(yùn)動(dòng)圖像識(shí)別模塊技術(shù)

圖像處理板可以3D識(shí)別,。福建RK3399主板圖像識(shí)別模塊高性能主板

實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)追蹤,，現(xiàn)在對(duì)電視體育賽事中冰球運(yùn)動(dòng)進(jìn)行追蹤十分普遍，除此以外,，計(jì)算機(jī)視覺還可以應(yīng)用于策略分析,，運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)和評(píng)分上，同時(shí)也可以追蹤賽事上品牌贊助商的能見度,。農(nóng)業(yè),，在2019年國(guó)際消費(fèi)電子展上，JohnDeere展示了一種半自動(dòng)聯(lián)合收割機(jī),，它使用人工智能和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來分析收獲時(shí)谷物的質(zhì)量,，同時(shí)還可以找到收割谷物時(shí)的比較好路線。這一技術(shù)還可以用于識(shí)別雜草——除草劑可以直接噴灑在雜草上,，谷物不會(huì)受到影響,，預(yù)計(jì)除草劑的用量也可以減少九成。福建RK3399主板圖像識(shí)別模塊高性能主板

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