圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。文字識(shí)別的研究是從1950年開始的，一般是識(shí)別字母、數(shù)字和符號(hào)，從印刷文字識(shí)別到手寫文字識(shí)別，應(yīng)用非常多。數(shù)字圖像處理和識(shí)別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲(chǔ)，傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢(shì)，這些都為圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。物體的識(shí)別主要指的是對(duì)三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識(shí)，屬于高級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識(shí)別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測(cè)機(jī)器人上。圖像識(shí)別原理主要是需處理具有一定復(fù)雜性的信息，處理技術(shù)并不是隨意出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)中，結(jié)合計(jì)算機(jī)程序?qū)ο嚓P(guān)內(nèi)容模擬并予以實(shí)現(xiàn)。板卡定制選成都慧視。成都低功耗圖像識(shí)別模塊

經(jīng)過驗(yàn)證，這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維，使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。貴州人流圖像識(shí)別模塊接口豐富圖像識(shí)別也能用在工業(yè)領(lǐng)域。

隨著城市軌道交通的快速發(fā)展和客流量的激增，對(duì)軌道交通的壓力也逐步增加，尤其是對(duì)運(yùn)營(yíng)管理和公共安全保障等方面的壓力與日俱增。現(xiàn)階段主要是通過長(zhǎng)期的運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)結(jié)合傳統(tǒng)視頻監(jiān)控進(jìn)行配合，但是隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)各上層單位管理的車站數(shù)量越來越多，現(xiàn)有的傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)面臨著很大的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在地鐵空間有限，信息顯示不全，在各管理單位監(jiān)控室的空間有限，只能通過輪換畫面來監(jiān)視所有的場(chǎng)景，不能同時(shí)獲知全部視頻圖像的監(jiān)控信息；

另外，視頻數(shù)據(jù)利用率低，業(yè)務(wù)系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)性較差，雖然視頻監(jiān)控系統(tǒng)包含的信息量巨大，但現(xiàn)在對(duì)信息的利用率極小。因此，有必要研究在地鐵環(huán)境中，如何利用智能視頻分析來自動(dòng)獲得相關(guān)信息、并挖掘數(shù)據(jù)，為地鐵運(yùn)營(yíng)管理、應(yīng)急處置、安全防范等提供支撐和依據(jù)。由此可見，需要基于已有的視頻圖像進(jìn)行深入研究和分析，并結(jié)合各類技術(shù)應(yīng)用有效緩解或解決上述問題，保障在軌道交通快速發(fā)展的趨勢(shì)下仍能對(duì)車站進(jìn)行合理管控，以免發(fā)生安全責(zé)任事故等情況。人臉識(shí)別可以用慧視光電開發(fā)的RK3588圖像處理板。

實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)追蹤是電視轉(zhuǎn)播當(dāng)中很重要的一部分，現(xiàn)在對(duì)電視體育賽事中冰球運(yùn)動(dòng)進(jìn)行追蹤十分普遍，除此以外，計(jì)算機(jī)視覺還可以應(yīng)用于策略分析，運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)和評(píng)分上，同時(shí)也可以追蹤賽事上品牌贊助商的能見度。農(nóng)業(yè)，在2019年國(guó)際消費(fèi)電子展上，JohnDeere展示了一種半自動(dòng)聯(lián)合收割機(jī)，它使用人工智能和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來分析收獲時(shí)谷物的質(zhì)量，同時(shí)還可以找到收割谷物時(shí)的比較好路線。這一技術(shù)還可以用于識(shí)別雜草——除草劑可以直接噴灑在雜草上，谷物不會(huì)受到影響，預(yù)計(jì)除草劑的用量也可以減少九成。圖像處理技術(shù)可以幫助動(dòng)物紀(jì)錄片拍攝中鎖定跟蹤目標(biāo)。河南車載輔助圖像識(shí)別模塊人工智能

野外拍攝可以采用圖像處理技術(shù)。成都低功耗圖像識(shí)別模塊

除了我們?nèi)粘Ｔ绯鐾須w的居住小區(qū)外，在商業(yè)辦公樓也是如此，畢竟做這些研發(fā)的企業(yè)都聚集在這邊，所以應(yīng)用試點(diǎn)也是從這邊開始。在智慧辦公的樓宇中，我們可以錄入每位員工的人臉數(shù)據(jù)，然后通過載有人臉識(shí)別技術(shù)的圖像處理板，來識(shí)別員工是否為本大樓員工，然后還可以通過算法自動(dòng)進(jìn)行上下班打卡，當(dāng)相應(yīng)人員進(jìn)入電梯時(shí)，又可以根據(jù)實(shí)現(xiàn)錄入的數(shù)據(jù)自動(dòng)按工作流程設(shè)定并按下電梯，這樣就既可以解放進(jìn)出員工的雙手，又可以保護(hù)整棟樓宇的安全。成都低功耗圖像識(shí)別模塊

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