圖像識別是人工智能的一個重要領(lǐng)域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段:文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理。分析，然后識別我們所要研究的目標。圖像識別并不只是用人類的肉眼，而是借助計算機技術(shù)進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計算機的圖像識別技術(shù)。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現(xiàn)實的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領(lǐng)域有固有技術(shù)無法解決的需求時，就會產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。成都慧視有工業(yè)級板卡RK3588.工業(yè)級圖像識別模塊方法

隨著技術(shù)的不斷迭代發(fā)展,人工智能應(yīng)用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業(yè)機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產(chǎn)品正在深刻改變著傳統(tǒng)行業(yè)。而這些功能實現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數(shù)據(jù)的標注。但是如果遇到數(shù)據(jù)量龐大的標注需求，傳統(tǒng)的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度。慧視SpeedDP是針對AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設(shè)置接口，滿足不同用戶業(yè)務(wù)場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發(fā)平臺支持本地化服務(wù)器部署，數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。甘肅智慧交通圖像識別模塊目標檢測無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。

垃圾識別需要進行大量的數(shù)據(jù)訓練，因此需要進行數(shù)據(jù)采集。在進行自動化垃圾識別過程中，數(shù)據(jù)集采用了中國發(fā)布的垃圾分類標準，該標準將人們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ姷睦譃榱怂拇箢悺Ｆ渲校瑢U棄的玻璃、織物、家具以及電器電子產(chǎn)品等適合回收同時可循環(huán)利用的廢棄物歸為可回收垃圾。將剩菜剩飯、果皮果殼、花卉綠植以及其他餐廚垃圾等容易腐爛的廢棄物歸為廚余垃圾。將廢電池、廢藥品、廢燈管等對人們身體健康和自然環(huán)境有害而且應(yīng)當門處理的廢棄物歸為有害垃圾。除以上三類垃圾之外的廢棄物都歸為其他垃圾。

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(yīng)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(fù)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(fù)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(yù)算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。慧視RK3399圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。

對進銷存、訂貨、選品、商業(yè)選址都很有幫助。大數(shù)據(jù)預(yù)測的算法會根據(jù)近幾年的數(shù)據(jù)，加上天氣、節(jié)日、時間段的影響，機器就可以處理進銷存的訂貨、研究用戶的消費行為，對未來的選品和定價都非常有幫助。圖像識別、聲音識別、數(shù)字化人工智能算法三大技術(shù)只能搭起機器識別的骨架，但如何讓零售變的更加智能，還需要更深層次的技術(shù)做支持，如何在表層技術(shù)的基礎(chǔ)上進行更深層次的剖析，是現(xiàn)在智能零售業(yè)急需解決的問題，下面我們就智能零售中運用比較多的技術(shù)——圖像識別技術(shù)進行簡要的解析。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標識別。四川低功耗圖像識別模塊識別

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圖像識別技術(shù)在可以被廣泛應(yīng)用之前，一個重要的挑戰(zhàn)是，怎樣才能知道一個模型對未曾出現(xiàn)過的場景仍然具有很好的泛化能力。在目前的實踐中，數(shù)據(jù)集被隨機劃分為訓練集和測試集，模型也相應(yīng)地在這個數(shù)據(jù)集上被訓練和評估。需要注意的是，在這種做法中，測試集擁有和訓練集一樣的數(shù)據(jù)分布，因為它們都是從具有相似場景內(nèi)容和成像條件的數(shù)據(jù)中采樣得到的。然而，在實際應(yīng)用中，測試圖像或許會來自不同于訓練時的數(shù)據(jù)分布。這些未曾出現(xiàn)過的數(shù)據(jù)可能會在視角、大小尺度、場景配置、相機屬性等方面與訓練數(shù)據(jù)不同。慧視光電推出的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP就能夠通過不斷的訓練，達到快速圖像標注的目的，讓AI能夠更加精確的識別目標。工業(yè)級圖像識別模塊方法