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),，但其應用已是相當廣。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),。成都慧視有幾款圖像處理板,？福建RV1126處理板圖像識別模塊算法研發(fā)

在人工智能時代，圖像標注不僅能夠反哺AI的發(fā)展,，還能進一步降低項目成本,。傳統(tǒng)的圖像標注需要人工采用文本或者相應工具機械式的進行圖像標簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗證碼,，用戶在進行驗證碼點擊的時候也在進行圖像人工標注,。當然，每個人點擊的數(shù)量有限,，你可能還會覺得很有趣,，但當這成為一種常態(tài),，成為一項工作的時候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事,。因此,，一方面為了解決這項必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標注的效率,。AI圖像標注開始進入圖像分類標注的歷史舞臺,，許多大公司都相繼推出了自己的產(chǎn)品，但是高額的費用,、地域的限制,、數(shù)據(jù)安全等問題讓許多中小企業(yè)甚至企事業(yè)單位望而卻步?；垡暪怆娡瞥龅腟peedDP深度學習算法開發(fā)平臺正在改變?nèi)粘５膱D像標注的歷史,，平民化、性價比高的特點讓你不再艷羨那些AI圖像標注工具,，真正走入“千萬家”,。工業(yè)級圖像識別模塊板卡公司RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。

據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示,，截至2023年3月底,，全國機動車保有量達4.2億輛，其中汽車達到3.2億輛,，但是在2022年我國城市停車位缺口就多達8000萬,，隨著2023年汽車總銷量的增加，車位緊缺度進一步增加,。我們生活出行的各個場景中都可能看到“停車難,、難停車”的景象，醫(yī)院,、學校,、商圈、景區(qū)等更是重災區(qū),，由此引發(fā)的交通擁堵等問題也讓城市管理者面臨嚴峻考驗,。其實在很多時候，不僅是車位數(shù)量少的原因,，更多是車位資源信息不透明,，分布安排不合理造成諸多交通麻煩。而AI算法能夠?qū)徑饨煌▔毫μ峁┐髱椭?/p>

合理地進行垃圾分類是有效進行垃圾處理,、減少環(huán)境污染與資源再利用中的重要舉措,，也是目前很合適很有效的科學管理方式，利用現(xiàn)有的生產(chǎn)水平將日常垃圾按類別外理、利用有效物質(zhì)和能量,、埴埋無用垃圾等,。這樣既能夠提高垃圾資源處理效率，又能緩解環(huán)境污染問題,。而對垃圾的分類首先是在圖像識別的基礎(chǔ)上的,，因此本文想通過使用近幾年來發(fā)展迅速的深度學習方法設(shè)計一個垃圾分類系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對日常生活中常見垃圾進行智能識別分類,，提高人們垃圾分類投放意識,，同時避免人們錯誤投放而產(chǎn)生的環(huán)境污染。圖像識別模塊圖像分析是人工智能的重要組成部分,。

RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板,，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法,。具有體積小,、功耗低、目標檢測準確,、跟蹤穩(wěn)定等優(yōu)點,。用在無人機領(lǐng)域，不會過多增加無人機載重負擔,。軟件方面，在此基礎(chǔ)上定制板卡的處理能力,，其中：可見光通道圖像處理能力：1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力：640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素,、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場,，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時,，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場,，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時,，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。識別像素不低于15×15像素,，識別頻率≥10Hz,。并且植入視頻壓縮存儲功能，高清視頻存儲能力不低于1h,，以滿足特殊需求,。RK3588板卡選成都慧視。四川RK3399Pro處理板圖像識別模塊提供商

RK3588是小型化國產(chǎn)板卡,。福建RV1126處理板圖像識別模塊算法研發(fā)

深度學習是機器學習的一個分支,，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機器學習不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路,。比如,，神經(jīng)學家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J識一個東西、觀察一個東西的時候,，邊緣檢測類的神經(jīng)元先反應比較大,，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣,，經(jīng)過科學家大量的觀察與實驗,，總結(jié)出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級,，這個層級的轉(zhuǎn)變是有一個抽象迭代的過程的,。深度學習就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù),，拿到以后才有海量樣本,，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征,，建立一個網(wǎng)絡(luò),，因為深度學習就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，肯定有很多層,。有些簡單的算法可能只有四五層,，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的,，里面有一百多層,。當然這其中有的層會去做一些數(shù)學計算，有的層會做圖像預算,，一般隨著層級往下,，特征會越來越抽象。福建RV1126處理板圖像識別模塊算法研發(fā)