在計算機視覺領域，圖像識別這幾年的發展突飛猛進，但在進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰需要我們去解決。本文中，微軟亞洲研究院視覺計算組的研究員們為我們梳理目前深度學習在圖像識別方面所面臨的挑戰以及具有未來價值的研究方向。識別圖像對人類來說是件極容易的事情，但是對機器而言，這也經歷了漫長歲月。在計算機視覺領域，圖像識別這幾年的發展突飛猛進。例如，在PASCALVOC物體檢測基準測試中，檢測器的性能從平均準確率30%飆升到了如今的超過90%。對于圖像分類，在極具挑戰性的ImageNet數據集上，目前先進算法的表現甚至超過了人類。成都慧視的板卡支持二次開發!江西車載輔助圖像識別模塊研發

智慧城市的建設涵蓋城市的方方面面。例如，在智慧酒店這個領域，酒店運營者可以采用圖像處理技術來進行人臉識別，這種方法可以高效便捷的識別出客戶的各種身份信息，進而快速為其辦理自動入住，采用這個方法相當于取代了傳統模式下的前臺人員，可以有效節約運營者成本。并且智能圖像識別板塊何AI人工智能的結合還可以自動錄入會員系統，將本酒店的會員安裝事先劃分的等級進行劃分，從而提供不同檔次的服務，例如根據會員等級自動對接專屬服務等。四川車載輔助圖像識別模塊目標檢測成都慧視上線RK3588圖像處理板。

在地鐵站的維修區域、主要區域，一般會設置禁入標志，防止乘客進入。如果有乘客違規闖入，可能會發生被維修工具所傷、跌倒、或觸碰關鍵部件影響地鐵運營等事件。如果能及早發現乘客闖入禁入區域事件，運營人員可及時對乘客進行勸導和帶離，避免危險升級，有效減少安全生產事故的發生。前端設備的視頻流轉入后端行為分析服務器進行智能識別行為分析服務器識別乘客闖入禁入區域的情況，將乘客闖入報警上報平臺平臺接收行為分析服務器報警，進行報警圖標和報警聲音提示，并關聯現場的實時視頻、報警錄像視頻、報警圖片等信息運營人員根據報警提示進行現場情況復核確認，并按照地鐵運營處置要求進行相應處置。

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。運用于監控系統的圖像處理技術。

在如今眾多的圖像識別處理技術當中，不乏一些如神經網絡圖像識別技術這種比較新型前衛的圖像識別處理技術，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡，也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的。在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網絡相融合的神經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。成都慧視的圖像處理板可以幫助升級安防系統。遼寧邊海防圖像識別模塊廠家

回家刷臉進門就是圖像處理技術在起作用。江西車載輔助圖像識別模塊研發

在地鐵站的站廳等區域，會出現乘客徘徊事件。有時是因為乘客在地鐵站內乘涼或閑坐，嚴重影響地鐵運營形象；有時是犯罪分子提前進行作案踩點，嚴重影響運營安全。如果能及早發現乘客徘徊逗留事件，運營人員可及時對乘客進行勸導、帶離或跟蹤乘客下一步動作，避免逗留情況或避免危險升級，有效提升地鐵運營形象，并減少安全責任事故的發生。相機會自動進行行為分析，服務器識別乘客徘徊逗留的情況，將乘客徘徊逗留報警上報平臺平臺接收行為分析服務器報警，進行報警圖標和報警聲音提示，并關聯現場的實時視頻、報警錄像視頻、報警圖片等信息。江西車載輔助圖像識別模塊研發

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