如今，中國正成為世界機器視覺發(fā)展比較活躍的地區(qū)之一，應用范圍涵蓋了工業(yè)、農業(yè)、醫(yī)藥、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經濟的各個行業(yè)。其重要原因是中國已經成為全球制造業(yè)的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統(tǒng)和應用經驗也進入了中國。經歷過長期的蟄伏，2010年中國機器視覺市場迎來了爆發(fā)式增長。數據顯示當年，中國機器視覺市場規(guī)模達到8.3億元，同比增長48.2%，其中智能相機、軟件、光源和板卡的增長幅度都達到了50%，工業(yè)相機和鏡頭也保持了40%以上的增幅，皆為2007年以來的比較高水平。板卡定制選成都慧視。軌跡圖像識別模塊技術

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(zhàn)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(fā)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(zhàn)性的課題之一。邊海防圖像識別模塊目標檢測RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的圖像識別模塊板，該板卡采用國產高性能CPU。

為了制造一個的汽車零部件，人們需要和機器協作來采購原材料，評估其質量，將它們運輸到工廠進行加工，通過質量檢查的合格產品會離開工廠，然后零售商或終端用戶會收到它們。無論這個產品是在運輸中，甚至是還沒有組裝，機器視覺均提供了一種自動處理它的程序。它提高了各個部門的效率，如裝配，并保持更高和更一致的質量水平。有些應用程序很簡單，比如在倉庫地板上畫一條線，讓無人駕駛的車輛安全地不越線行駛。其他的機器視覺應用甚至更加復雜，即使是簡單的例子也有改變游戲規(guī)則的可能。在工業(yè)世界中，機器視覺的一些典型例子曾經被是認為很難或不可能外包給機器人的。正如前文提到的，在涉及踐行成本、商譽和客戶方面，在倉庫中揀貨就是一個涉及高失誤風險的過程，產品損壞、物品位置和SKU的細微變化均有可能造成失誤，因此采用機器學習進行貨物揀選是一種上上策。

將已經較為成熟但未在軌道交通行業(yè)得到充分應用的人工智能技術進行應用，對業(yè)務系統(tǒng)進行補充完善，大幅提升地鐵運營狀態(tài)的感知能力，對車站異常事件和客流動向進行分析，為智慧地鐵的實現奠定基礎。同時，可以為軌道交通運營管理、客流分析、人員排班等提供數據支撐和依據，對提高車站應急處置能力和公眾出行服務水平，建立安全、高效的運營管理體系具有十分重要的作用。智能視頻圖像分析系統(tǒng)的主要內容是對乘客的異常行為進行分析識別，確認人員狀態(tài)是否安全，行為是否違規(guī)，是否有風險隱患等。同時，為實現整個車站安全環(huán)節(jié)的管控， 可以對客流量進行分析，對站內全景進行監(jiān)控，并將數據統(tǒng)一匯總至車站管控平臺，進行分析和圖形化展示，以實現軌道交通車站的智慧化、可控化。可以充分利用以下技術，來解決運營業(yè)務上遇到的問題。RK3588是小型化純國產板卡。

大型公共停車場可以在每個車位安裝安裝智慧攝像頭，這些攝像頭同樣帶有圖像處理板板卡，具備AI算法，一方面對停車位進行數量統(tǒng)計，上傳至控制中心，這樣能夠及時了解車位空置數量；另一方面，智慧攝像頭能夠智能識別車輛信息和停車位信息，如果駕駛者遺忘了停車停放位置，在設備終端就能立刻查詢，優(yōu)化車位資源占用。慧視光電開發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU，具備全國產化、小型化的特點，功耗也低，非常適用于公共停車場的智慧閘道建設。慧視RK3588圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監(jiān)控。河北自主研發(fā)圖像識別模塊廠家

RV1126是小型國產化板卡。軌跡圖像識別模塊技術

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(tài)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(tǒng)，該系統(tǒng)的深度層次網絡的層次和節(jié)點可調，且具備完整的識別功能。軌跡圖像識別模塊技術