人工智能算法具有復(fù)雜性,。在算法內(nèi)部,，世界的復(fù)雜性轉(zhuǎn)變?yōu)槲宀世_紛的內(nèi)部活動模式?！艾F(xiàn)在的模型有數(shù)百萬個人造神經(jīng)元,，深度達到了幾十層”,。人工智能算法市場的特征與大多數(shù)產(chǎn)品市場形成鮮明對比：在大多數(shù)產(chǎn)品中，個人可以輕松評估其所帶來的利益和安全風險,，而高度復(fù)雜和不透明的人工智能算法需要監(jiān)管機構(gòu)的**評估,。而且算法過程是動態(tài)的，其規(guī)則在新的數(shù)據(jù)模式中不斷發(fā)生著變化,，同樣的問題在時間1所輸出的結(jié)果,，有可能與時間2所獲得的結(jié)果沒有相似之處，這種動態(tài)性使算法本身變得更加復(fù)雜,。目標識別用慧視光電的板卡,！河南人臉識別圖像識別模塊定制方案

在人臉識別領(lǐng)域，傳統(tǒng)的人臉特征都是人工選取,，例如SIFT,，HOG等等，但是人工選取特征是一件非常費力事情,，并且選取特征的好壞很大程度上依賴于經(jīng)驗和運氣,，而深度學(xué)習(xí)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)自動學(xué)習(xí)特征的方法，可以更好的表達樣本,。人臉識別以其所具有的非侵入性,、便捷性、安全性等特性擁有著廣闊的應(yīng)用前景和科研價值,，因此使用深度學(xué)習(xí)方法的對人臉識別進行研究,，可以在光照,、表情,、姿態(tài)以及低分辨率等問題進行改進。成都慧視的AI識別算法也能根據(jù)不斷學(xué)習(xí)以獲得更好的識別能力,。山西自主研發(fā)圖像識別模塊解決方案慧視AI板卡可以用于大型公共停車場,。

索尼旗下的SONY-7520型號的攝像頭作為高倍變焦鏡頭，能夠廣泛應(yīng)用于安防,、無人機吊艙,、周界監(jiān)控,、邊海防監(jiān)控、森林防火等領(lǐng)域,。特別是無人機吊艙,，在圖像處理板的賦能下，索尼7520相機能夠讓我們檢測,、追蹤更多的細節(jié),，比如邊海防監(jiān)控跟蹤、電力巡檢,、消防救災(zāi),、目標搜索跟蹤等無人機航拍應(yīng)用行業(yè)。為了讓相機具備強大的適應(yīng),、工作能力,，針對于無人機將會遇到的場景、工作要求,，工程師以RV1126核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā),，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻,。

Viztra-LE034圖像跟蹤板支持AI智能識別目標（人,、車）；具有波門自動搜索和波門引導(dǎo)跟蹤功能,；能夠?qū)δ繕诉M行跟蹤,，并輸出目標測偏量；同時具有質(zhì)心和模板匹配2種跟蹤方式,；跟蹤目標支持波門自適應(yīng),；支持跟蹤丟失后重新檢測，具有較好的抗背景干擾和抗遮擋能力等特點,。能夠廣泛應(yīng)用于機載吊艙,、電子哨兵、邊海防監(jiān)控,、智能周界,，邊海防監(jiān)控系統(tǒng)等場景。為快速應(yīng)用的成品系列,，Viztra-LE034圖像跟蹤板擁有4路通用型視頻輸入輸出接口,，能夠快速落地應(yīng)用，減少開發(fā)時間,。圖像處理技術(shù)可以幫助動物紀錄片拍攝中鎖定跟蹤目標,。

人工智能算法具有危險性。算法的危險性體現(xiàn)在兩方面,，一是以低概率犯下嚴重錯誤,，主要體現(xiàn)為算法的出錯,。人工智能算法被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域,自動駕駛領(lǐng)域的算法出錯或會導(dǎo)致嚴重的交通事故，醫(yī)療領(lǐng)域的算法出錯或會導(dǎo)致病人的死亡或重傷,，金融領(lǐng)域的算法出錯或會使投資人遭受巨大財產(chǎn)損失,。二是造成可能較小但長期而又***的危害，主要是指算法運行過程和結(jié)果缺乏法律規(guī)制而導(dǎo)致的偏差,。例如算法所使用的數(shù)據(jù)是通過長期侵害人類隱私權(quán)而獲得的,，算法結(jié)果可能存在歧視或侵犯到算法受眾的知情權(quán)。雖然這些危害有時候不如算法出錯時的損害明顯和嚴重,，因此而常常被受害人忽略,，但亦有導(dǎo)致嚴重損失的可能。而且,，對這些大程度損害的長期放任將會導(dǎo)致人類所創(chuàng)建的法律價值被逐漸侵蝕,，人類文明或會岀現(xiàn)倒退。AI圖像處理板能實現(xiàn)24小時,、無間隙信息化監(jiān)控,。云南AI智能圖像識別模塊方法

有沒有純國產(chǎn)化的板卡？河南人臉識別圖像識別模塊定制方案

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別方法,，以稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax分類器構(gòu)建深度層次網(wǎng)絡(luò)為例,，并對該深度層次網(wǎng)絡(luò)進行了訓(xùn)練。為了驗證深度學(xué)習(xí)方法的人臉識別率,，分別在ORL,、Yale、Yale-B以及PERET人臉數(shù)據(jù)庫上做算法測評,，測試內(nèi)容有softmax分類器人臉識別,、深度網(wǎng)絡(luò)頂層微調(diào)算法和深度網(wǎng)絡(luò)整體微調(diào)算法三個方面。對各個數(shù)據(jù)庫的人臉圖像進行的預(yù)處理有直方圖均衡化,、非局部均值算法,、小波變換處理、Retinex圖像增強算法以及同態(tài)濾波算法,。另外,，使用深度網(wǎng)絡(luò)整體微調(diào)算法對低分辨率問題做了進一步驗證。然后利用matlab GUI編程實現(xiàn)一個基于稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax分類器的人臉識別系統(tǒng),，該系統(tǒng)的深度層次網(wǎng)絡(luò)的層次和節(jié)點可調(diào),，且具備完整的識別功能。河南人臉識別圖像識別模塊定制方案