在很長一段時間內(nèi),傳統(tǒng)的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉篩查的方法,這種方法覆蓋面不足且效率低下,篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展,AI化的篩查逐步采用,通過算法的AI識別實現(xiàn)自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機,實時遠程監(jiān)控糧庫,一旦發(fā)現(xiàn)害蟲就能夠立即向管理平臺...
圖像識別以圖像處理為基礎(chǔ),是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作,包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中,以圖像輸入后,一般情況下也會通過圖像形態(tài)進行輸出。在圖像識別過程中,將處理后的圖像輸入,一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說,圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程,原始圖像經(jīng)過圖像處理后,抽取特征并加以分類對比,以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據(jù),然后確定物體類型。從本質(zhì)上來講,可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中,在對圖像中物體進行檢測分離之后,將物體特征提取出來,以形狀、紋理特征等作為提取對象,一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對比分析明確物體類型后,從結(jié)構(gòu)層面上對圖像進行分析。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。云南目標跟蹤圖像識別模塊人工智能
要解決這個難題,慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案,通過加強目標特征、數(shù)據(jù)增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設(shè)計合適的標簽分配方法,以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環(huán)境信息或者其他容易檢測的物體之間的關(guān)系來輔助小目標的檢測。此外,利用自研的深度學習算法開發(fā)平臺,通過不斷的深度學習,能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此,將這個算法用在無人機高空識別領(lǐng)域,完全能夠彌補傳統(tǒng)算法的不足,達到更加穩(wěn)定鎖定跟蹤的目的。湖北安防監(jiān)控圖像識別模塊解決方案振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。
圖像識別技術(shù)的高價值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊,例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等,而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面:大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務(wù),精心設(shè)計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設(shè)計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功,但在它進一步廣泛應(yīng)用之前,仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸Α?/p>
海量圖像標注工作的繁瑣困擾著諸多企業(yè),增加標注師崗位可以提升效率,但是無法控制人工成本,使得企業(yè)左右為難。隨著AI的不斷發(fā)展,這種枯燥無味的工作用AI來替代再好不過,AI的定制建設(shè)成本只需要一次性付出,然后就能夠長期使用,不會出現(xiàn)像人工這種忙時不夠,閑時多余的情況。成都慧視利用人工智能算法打造的SpeedDP深度學習算法開發(fā)平臺,是一個針對于AI零基礎(chǔ)從業(yè)者的圖像標注軟件,其簡潔度、實用性都堪稱一絕。它提供從數(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?;垡昍V1126圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。
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。無人機小吊艙可以采用慧視RK3588圖像處理板實現(xiàn)遠程目標鎖定。云南目標跟蹤圖像識別模塊人工智能
RK3399圖像處理板能夠用于工地安全監(jiān)控。云南目標跟蹤圖像識別模塊人工智能
圖像識別技術(shù),是機器視覺的一種現(xiàn)實應(yīng)用。它模擬人眼的觀察能力,利用復雜的算法,從圖像中提取關(guān)鍵信息。在醫(yī)療領(lǐng)域,它能輔助醫(yī)生進行精確診斷;在安防領(lǐng)域,它能實現(xiàn)高效的人臉識別和異常行為檢測;在自動駕駛領(lǐng)域,它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識別的應(yīng)用很廣,功能強大,是現(xiàn)代科技的重要成就。慧視光電開發(fā)的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠?qū)崿F(xiàn)精確的目標識別檢測,能夠為使用者提供目標跟蹤、定點檢測等領(lǐng)域的便捷服務(wù)。云南目標跟蹤圖像識別模塊人工智能
在很長一段時間內(nèi),傳統(tǒng)的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉篩查的方法,這種方法覆蓋面不足且效率低下,篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展,AI化的篩查逐步采用,通過算法的AI識別實現(xiàn)自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機,實時遠程監(jiān)控糧庫,一旦發(fā)現(xiàn)害蟲就能夠立即向管理平臺...
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