贵州边海防图像识别模块

图像识别技术也分为已下几步：信息的获取，预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。使用的图像识别的AI收银是基于两款硬件——“L型支架和USB式识别计算棒”而运行的，利用CNN（卷积神经网络模型），对图像的特征进行建模和提取，神经网络模型再训练过程中不断优化，根据学习到的特征准确识别图像内容。CNN不同于普通的神经网络，在图片处理这方面有更好的表现。对于任意图像，像素之间的距离与其相似性有很强的关系，而卷积神经网络的设计正是利用了这一特点。对于给定图像，两个距离较近的像素相比于距离较远的像素更为相似。卷积神经网络通过消除大量类似的不重要的连接解决了这个问题。技术上来讲，卷积神经网络通过对神经元之间的连接根据相似性进行过滤，使图像处理在计算层面可控。对于给定层，卷积神经网络不是把每个输入与每个神经元相连，而是专门限制了连接，这样任意神经元只能接受来自前一层的一小部分的输入(例如3*3或5*5)。慧视光电助力电力巡检智能化进程。贵州边海防图像识别模块

国内外安全形势正在发生深刻复杂变化。近年来，我国安全问题的综合性、复杂性、多变性明显增强，我国陆地边界和大陆海岸线长达4万多公里，沿边沿海地区情况复杂，自然环境各异，维护边海防安全稳定的任务繁重。针对边海防管理的需求，积极响应国家建设现代化边海防的决策，慧视光电成功研发生产系列国产化图像检测与跟踪智能处理板卡，是基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对目标进行锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。可用于防范边境上各种非法穿越、打架斗殴、非法偷渡等。甘肃RV1126主板图像识别模块软件开发全国产化智能处理板应用广阔。

计算机的图像识别技术在原理上与人类的图像识别并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响。人类识别图像都是依靠图像所觉有的本身特征而将这些图像分类，通过各个特征将图像识别出来，当看到一张图片时，我们的大脑会迅速将图像识别出来。“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别的过程，这个识别的过程类似搜索。该过程中，大脑将根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术通过分类并提取重要特征而排出多余的信息来识别图像，在计算机视觉识别中，图像的内容通常是图像特征进行描述。

海上搜救的关键在于及时发现被救对象，需要较强的技术系统等支持。目前我国海上搜救是采用救助船或救助直升机上简单的观测仪和照明系统的视觉搜索方法，也有经常生活在海边的居民他们的经验也比较丰富，更能及时活得信息。但是在能见度不良或夜晚进行搜救时，如何快速搜寻检测遇险目标，并对检测到的目标进行甄别和确认成为快速有效搜救的关键。慧视光电研发的目标识别与跟踪智能处理板，可实现对航海搜救雷达目标进行识别并锁定目标进行跟踪，有助于确定搜救范围，可提高海上搜救行动的速度和效率。浅析AI图像视频类智能分析芯片的选择。

在无人机应用方面，目标跟踪技术可以作为无人机视觉处理模块，实现对需要拍摄的目标进行持续跟踪，使焦点始终保持在目标上，从而达到更好的拍摄效果。目前，基于深度学习的视觉跟踪技术已经成为无人机视觉跟踪中重要的技术组成部分。成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势，推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品，全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法，能够有效的应对无人机的迫切需求。智能化图像处理板，让监控视觉及应用更智能更高效。重庆机载吊舱图像识别模块研发

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随着技术的进步，基于图像的人工智能分析开始应用到人们生活的方方面面，传统的硬件开发平台一般是基于FPGA加DSP，这种平台架构已经持续了很长时间，这种方式因为开发时间早、接口丰富、参与人员多满足了一些行业相对简单的场景需求，但是随着AI技术的持续发展，日益增长的市场需求对目标的自主检测及识别跟踪要求也越来越高，需要分析的场景也越来越复杂，原有的DSP+FPGA硬件平台已经越来越难以满足一些行业的需求。慧视光电自研多平台嵌入式开发框架，此框架支持多种硬件平台的开发，目前团队所有的嵌入式应用软件开发都基于此框架开，随着多个产品的研发，框架中积累了大量与硬件平台，图像处理，算法优化，视频输入输出，硬件加速等相关的基础软件组件，通过这些组件的复用，能极大提高软件开发效率和质量。同时，应用开发过程也会不断完善和优化此框架， 将来这个框架本身连同硬件模块也可作为公司的产品，提供给客户使用。贵州边海防图像识别模块

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