圖像識別技術可能是以圖像的主要特征為基礎的。每個圖像都有它的特征，如字母A有個尖，P有個圈、而Y的中心有個銳角等。對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度比較大或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量比較大。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉到另一個特征上。由此可見，在圖像識別過程中，知覺機制必須排除輸入的多余信息,抽出關鍵的信息。同時,在大腦里必定有一個負責整合信息的機制，它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。高性能視頻圖像處理板。成都圖像識別模塊技術

在圖像識別系統中利用神經網絡系統，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經網絡進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設備會有所感應。此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。然后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示結果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。河南邊海防圖像識別模塊人工智能圖像處理板可以3D識別。

有些產品的精密度較高，達到0.01~0.02m甚至到u級，人眼無法檢測必須使用機器完成。在生產生活中，每種產品都需要檢驗是否合格，需要一份檢驗合格證書，要說檢測在機器視覺應用很廣，應該沒人有意見。在過去機器視覺不發達的時候，人工肉眼檢測往往會遇到很多問題，比如準確性太低，容易有誤差，不能連續工作且易疲勞，而且費時費力。機器視覺的大量應用將產品生產和檢測技術進入到高度自動化。典型的案例就是硬幣字符檢測、電路板檢測等。以及人民幣造幣工藝的檢測，對精度要求特別高，檢測的設備也很多，工序復雜。

隨著消費水平的逐步提升，家居裝修正從滿足基本居住需要向滿足美好生活的需要轉變，目前用戶在家居裝修裝飾方面的支出也在以每年10%的速度增長。因此，對于家居個性化已經成為重要的消費訴求。對于家圖網來說，如何讓用戶在平臺中找到自己喜歡的圖片，進而找到喜歡的圖中商品進行購買是個性化的重要體現。由于家居設計圖片涉及到一定的家居設計專業知識，傳統的方式都是平臺運營者人工分類打標簽，效率低。而通過平臺讓上傳者分類打標簽，準確率又很低。圖片基礎分類的低效低準確率，使用戶的商品購買轉化率無法快速提升。AI+圖像識別模塊可以讓識別更加智能化。

檢測生產線上產品是否有質量問題，該環節也是取代人工多的環節。例如機器視覺涉及到的醫藥領域，其主要檢測包括寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。伴隨著現代工業自動化的發展，機器視覺檢測被廣泛應用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如紅外截止濾光片表面缺陷檢測、汽車輪轂型號識別、磁性材料外觀缺陷檢測、產品包裝上的條碼和字符識別等，這類應用的共同特點是連續大批量生產、對外觀質量的要求非常高。圖像識別模塊可以用在校園安全領域。福建RK3399處理板圖像識別模塊算法研發

有沒有自動識別跟蹤的技術？成都圖像識別模塊技術

隨著高清采集、高清傳輸、高清解碼和顯示設備的不斷升級，極大地滿足了人們對高清畫質的需求。高清設備帶來的高分辨率提升了視頻清晰度，但仍不能保證在所有情況下都能看的清楚，看的明白，比如雨天、霧霾等惡劣天氣或者夜間低照度環境下，雖百萬像素也只能望圖興嘆，無可奈何了；又如為了節省帶寬而采用高壓縮比編碼帶來的分塊效應，造成圖像質量下降。如何解決這些極端環境造成的畫質大幅下降，在這些惡劣環境下看得更清楚，這是視頻圖像技術亟待解決的問題，尤其視頻監控在生活中應用的范圍越來越廣，人們對新形勢下視頻處理技術的應用和發展問題尤為關注。成都圖像識別模塊技術

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