基于深度學習的人臉識別方法，以稀疏自編碼神經網絡和softmax分類器構建深度層次網絡為例，并對該深度層次網絡進行了訓練。為了驗證深度學習方法的人臉識別率，分別在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人臉數據庫上做算法測評，測試內容有softmax分類器人臉識別、深度網絡頂層微調算法和深度網絡整體微調算法三個方面。對各個數據庫的人臉圖像進行的預處理有直方圖均衡化、非局部均值算法、小波變換處理、Retinex圖像增強算法以及同態濾波算法。另外，使用深度網絡整體微調算法對低分辨率問題做了進一步驗證。然后利用matlab GUI編程實現一個基于稀疏自編碼神經網絡和softmax分類器的人臉識別系統，該系統的深度層次網絡的層次和節點可調，且具備完整的識別功能。RK3588圖像處理板選哪家？運動圖像識別模塊算法

實時運動追蹤是電視轉播當中很重要的一部分，現在對電視體育賽事中冰球運動進行追蹤十分普遍，除此以外，計算機視覺還可以應用于策略分析，運動員表現和評分上，同時也可以追蹤賽事上品牌贊助商的能見度。農業，在2019年國際消費電子展上，JohnDeere展示了一種半自動聯合收割機，它使用人工智能和計算機視覺技術來分析收獲時谷物的質量，同時還可以找到收割谷物時的比較好路線。這一技術還可以用于識別雜草——除草劑可以直接噴灑在雜草上，谷物不會受到影響，預計除草劑的用量也可以減少九成。安徽RK3399Pro處理板圖像識別模塊RK3588是小型化純國產板卡。

大數據和機器學習讓計算機變得特別聰明，以至于使計算機能夠在某些領域很大程度的超過人類的極限能力，比如谷歌AlphaGo戰勝了李世石，而人工智能的目的不只是讓計算機和人類下下棋而已，可以說未來幾十年將面臨由大數據帶來的智能變化，機器會獲得越來越先進的能力。但實際上，人工智能的應用范圍博大精深，繁冗復雜，在每一個垂直領域的應用都需要克服難以想象的障礙。所以，我們先拆分大腦的功能，讓機器一點點實現智能化。人的大腦需要借助各種感官，如眼睛、耳朵等，感知外界信息，然后進行判斷，這其中用機器來代替人眼來做測量跟判斷的動作，稱為機器視覺，機器視覺是人工智能學科中發展的**為快速的分支，而當今大家熟知的人臉識別技術就是機器視覺富有挑戰性的課題之一。

在人臉識別領域，傳統的人臉特征都是人工選取，例如SIFT，HOG等等，但是人工選取特征是一件非常費力事情，并且選取特征的好壞很大程度上依賴于經驗和運氣，而深度學習是一種無監督學習自動學習特征的方法，可以更好的表達樣本。人臉識別以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性擁有著廣闊的應用前景和科研價值，因此使用深度學習方法的對人臉識別進行研究，可以在光照、表情、姿態以及低分辨率等問題進行改進。成都慧視的AI識別算法也能根據不斷學習以獲得更好的識別能力。RK3588圖像處理板能夠識別高速移動的汽車。

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。智能圖像處理方案提供商—慧視光電。貴州RK3399處理板圖像識別模塊高性能主板

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智能視頻圖像分析系統通過選取先進、成熟的智能視頻分析技術結合業務應用系統，充分利用現有攝像機進行地鐵智能化、精細化監測與分析，可以將業務數據與運營人員進行有效整合，提升車站內異常事件感知能力和處置效率，提升運營管理水平，為未來在全網進行工程化推廣提供技術驗證和參考。主要有在比較大限度的利用現有攝像機視頻資源的前提下，利用智能視頻分析技術，智能感知車站異常事件和客流數據，充分調動既有的資源，可以在較少的投入下獲得較好的應用收益； 運動圖像識別模塊算法

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