深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內才得到廣泛的關注與發展。它與機器學習不同的，它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如，神經學家發現了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經元先反應比較大，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，經過科學家大量的觀察與實驗，總結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，這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式，首先拿到互聯網上海量的數據，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，建立一個網絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡，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。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。河北圖像識別模塊算法定制

水上交通是我國內陸運輸的一大命脈，尤其是長江沿岸，從長江一路向東走向世界是比較經濟的運輸模式，為了保障水路運輸的通暢，維護通航秩序，就需要相關部門對航道進行定期巡航，保障水上交通安全。傳統的航道巡查采用的是人工巡檢，每段航道每個航標都要靠人力驅動船只到達目標區域進行巡查，這種模式不僅效率低下，遇到極端天氣時，還會出現視野受阻、爬標困難等問題，甚至可能對巡檢人員人身安全造成威脅。如今，隨著無人機的使用，整個流程變得更加簡潔高效，以前需要1條船、6個人做的工作，現在只需要1臺電腦、1名工作人員就可以完成。安徽視覺算法圖像識別模塊解決方案RK3588圖像處理板能夠用于工地安全監控。

機器人是AI落地應用的一個很重要載體，AI賦能的機器人能夠在安防巡檢、自動化作業、應急救援等領域發揮重要作用。在電力巡檢當中，傳統的模式需要人工一步一步走出來，面對假設在各種環境中的輸電線，這種模式弊端重重，費時費力。而常年經受風吹雨曬的輸電線，在使用久了之后，難免會出現電力設備損壞缺失等問題，AI賦能下的機器人的出現，為這項行業的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機器人內置可見光和紅外攝像頭，能夠實現晝夜巡檢，然后再內置高性能的AI圖像處理板，就能夠運用AI識別、多機協同、數字孿生、巡檢監控等技術，實現自動巡視、缺陷和表計自動識別和告警、巡視報表自動生成和發送等功能，實現場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。

巡檢機器人能夠實現抵近待測設備，進行精細的測溫、測量以及感應。同時具備自主導航、實時避障功能，能夠智能規劃比較好巡檢路徑、規避站內檢修區域，效率是人工的好幾倍，并且還不會出現傳統人工巡檢造成人身危害等行為。這種機器人搭載的圖像處理板可以自由選擇，例如成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板，就可以很好的應用在電力巡檢領域，這塊板卡采用了瑞芯微全新一代旗艦芯片RK3588，采用8nmLP制程，四大四小八核處理器；搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz；集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內置AI加速器NPU，算力高達6.0TOPS。用在電力巡檢領域完全可以滿足需求，并且成都慧視可以根據使用場景進行外殼的特殊化定制，有效處理散熱防水，為機器人的戶外工作提供更加穩定的處理能力。無人機小吊艙可以采用慧視RK3588圖像處理板實現遠程目標鎖定。

海量圖像標注工作的繁瑣困擾著諸多企業，增加標注師崗位可以提升效率，但是無法控制人工成本，使得企業左右為難。隨著AI的不斷發展，這種枯燥無味的工作用AI來替代再好不過，AI的定制建設成本只需要一次性付出，然后就能夠長期使用，不會出現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深度學習算法開發平臺，是一個針對于AI零基礎從業者的圖像標注軟件，其簡潔度、實用性都堪稱一絕。它提供從數據標注、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開發功能。SpeedDP提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。AI圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。成都行為識別圖像識別模塊分析

RV1126是純國產化板卡。河北圖像識別模塊算法定制

圖像識別技術，是機器視覺的一種現實應用。它模擬人眼的觀察能力，利用復雜的算法，從圖像中提取關鍵信息。在醫療領域，它能輔助醫生進行精確診斷；在安防領域，它能實現高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識別的應用很廣，功能強大，是現代科技的重要成就。慧視光電開發的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠實現精確的目標識別檢測，能夠為使用者提供目標跟蹤、定點檢測等領域的便捷服務。河北圖像識別模塊算法定制