讓深度學習能夠如此大行其道的關鍵要素是數據，而占大數據總量60%以上的為視頻監控數據，與此同時，視頻監控領域的70%以上的數據分析是用來進行圖像識別。深度學習的在安防行業的方方面面得到了應用：人臉檢測、車輛檢測、非機動車檢測、人臉識別、車輛品牌識別、行人檢索、車輛檢測、人體屬性、異常人臉檢測、人群行為分析、各種感興趣目標的跟蹤。深度學習算法不是簡單地接收數據，它在吸收原有數據的基礎上，能夠增量式地提升模型的性能，給予數據的選擇過程一種反饋——形成一種數據選擇機制，能夠分辨哪種類型的數據有助于持續提升模型性能，哪種類型的數據則是毫無幫助的——從而形成一種良性循環體系。RV1126是純國產化板卡嗎？自主研發圖像識別模塊專業

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，優化車位資源占用。慧視光電開發的慧視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。云南工業級圖像識別模塊產品慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。

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。

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。RK3588圖像處理板怎么定制？

成都慧視開發的RK3588和RV1126圖像處理板，搭載自研的目標識別、跟蹤算法后，無人機能夠憑借其低發現率的特征，借助平臺搭載的各類探測設備，可以為指揮官提供豐富及時的戰場信息（包括敵情、地理環境、電磁環境、戰損情況等），結合偵察衛星等其他探測手段，可以形成從戰略到戰術層面的立體信息獲取系統，更好的支持**各級指揮官及時準確的作出判斷。此外，RK3588和RV1126還能進行精細的遠程打擊，兩款板卡都具備小型化、輕量化的優點，不會過多占用無人機空間增加重量，搭載遠程導彈后，飛行到目標區域高空，通過AI智能化圖像處理，就能自動或者手動識別打擊對象。RK3399圖像處理板能夠用于工地安全監控。河南算法防抖圖像識別模塊廠家

慧視光電開發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU。自主研發圖像識別模塊專業

安全生產一直是發展過程中不變的話題。當前，我國建筑行業正處于高速發展階段，不少建筑工地陸續開工，建筑行業安全也越發受到社會各界的關注。該行業以事故高發、危險系數高而聞名，建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學危險以及涉及重型機械和車輛的環境中。一般情況下，工地開工都會對工人進行安全教育培訓，并且設有安全監管人員，但純人力監管，常常因為疏忽大意釀成悲劇。加入科技的力量如監控等設備來輔助人力監管是一個很好的補充，但是傳統監控也需要人守在屏幕前，也具有不小的弊端。于是，慧視光電基于AI圖像處理的監控監管方案就應運而生。自主研發圖像識別模塊專業