我國(guó)擁有世界上很長(zhǎng)的輸電電網(wǎng)，在2019年，全國(guó)電網(wǎng)鋪設(shè)線路總長(zhǎng)度達(dá)到563萬(wàn)公里，具備廣覆蓋大規(guī)模的特點(diǎn)。給我國(guó)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和人民生活提供了基礎(chǔ)保障。但隨之也面臨著嚴(yán)峻的電網(wǎng)維護(hù)任務(wù)，在以前，為了有效進(jìn)行電網(wǎng)維護(hù)，會(huì)出現(xiàn)經(jīng)常性的停電，給我們的生產(chǎn)生活造成了一定的困擾，要知道，在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的當(dāng)下，如果發(fā)生停電，所造成的經(jīng)濟(jì)損失是不可估量的。因此定期的進(jìn)行電網(wǎng)維護(hù)是電力行業(yè)很重要的工作。面對(duì)如此龐大的電網(wǎng)規(guī)模，我們的一代代電力運(yùn)維工程師不辭艱辛付出了巨大的代價(jià)。RK3588作為工業(yè)級(jí)圖像處理板能夠進(jìn)行大量的目標(biāo)識(shí)別信息處理。山西RK3399主板圖像識(shí)別模塊軟件開發(fā)

圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類的圖像識(shí)別在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的，我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過(guò)各個(gè)類別所具有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的，只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。安徽智能圖像識(shí)別模塊解決方案無(wú)人機(jī)小吊艙可以采用慧視圖像處理板實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程目標(biāo)鎖定。

除此之外，在金融領(lǐng)域，身份識(shí)別和智能支付將提高身份安全性與支付的效率和質(zhì)量;在安防領(lǐng)域，未來(lái)在仍硬件鋪設(shè)到后端軟件管理平臺(tái)的建設(shè)轉(zhuǎn)型中，圖像識(shí)別系統(tǒng)將成為打造智慧城市的主要環(huán)節(jié);在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)療影像基于人工智能的快速匹配可幫助醫(yī)生更快更準(zhǔn)確的讀取病人的影像數(shù)據(jù);另外，在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，低成本的攝像頭加視頻處理軟件方案將為無(wú)人駕駛商業(yè)化打下基矗。其他方面，智能家居、電商等行業(yè)中，圖像識(shí)別也有不同程度的應(yīng)用。

人類的生活也將更加離不開圖像識(shí)別技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣。并且，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地成長(zhǎng)，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也會(huì)更加深刻。未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加強(qiáng)大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會(huì)的更多領(lǐng)域帶來(lái)重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代，我們無(wú)法想象離開了圖像識(shí)別技術(shù)以后我們的生活會(huì)變成什么樣。圖像識(shí)別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來(lái)生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。成都慧視的工業(yè)級(jí)板卡有哪些？

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機(jī)器學(xué)習(xí)不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR(shí)別人臉的思路。比如，神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J(rèn)識(shí)一個(gè)東西、觀察一個(gè)東西的時(shí)候，邊緣檢測(cè)類的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大，也就是說(shuō)我們看物體的時(shí)候永遠(yuǎn)都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過(guò)科學(xué)家大量的觀察與實(shí)驗(yàn)，總結(jié)出人眼識(shí)別的模式是基于特殊層級(jí)的抓取，從一個(gè)簡(jiǎn)單的層級(jí)到一個(gè)復(fù)雜的層級(jí)，這個(gè)層級(jí)的轉(zhuǎn)變是有一個(gè)抽象迭代的過(guò)程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測(cè)物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過(guò)來(lái)做訓(xùn)練，抓取到重要特征，建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)就是建立一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，肯定有很多層。有些簡(jiǎn)單的算法可能只有四五層，但是有些復(fù)雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當(dāng)然這其中有的層會(huì)去做一些數(shù)學(xué)計(jì)算，有的層會(huì)做圖像預(yù)算，一般隨著層級(jí)往下，特征會(huì)越來(lái)越抽象?；垡曃⑿碗p光吊艙非常適用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。山西RK3399Pro處理板圖像識(shí)別模塊

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圖像識(shí)別技術(shù)在可以被廣泛應(yīng)用之前，一個(gè)重要的挑戰(zhàn)是，怎樣才能知道一個(gè)模型對(duì)未曾出現(xiàn)過(guò)的場(chǎng)景仍然具有很好的泛化能力。在目前的實(shí)踐中，數(shù)據(jù)集被隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，模型也相應(yīng)地在這個(gè)數(shù)據(jù)集上被訓(xùn)練和評(píng)估。需要注意的是，在這種做法中，測(cè)試集擁有和訓(xùn)練集一樣的數(shù)據(jù)分布，因?yàn)樗鼈兌际菑木哂邢嗨茍?chǎng)景內(nèi)容和成像條件的數(shù)據(jù)中采樣得到的。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，測(cè)試圖像或許會(huì)來(lái)自不同于訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)分布。這些未曾出現(xiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)可能會(huì)在視角、大小尺度、場(chǎng)景配置、相機(jī)屬性等方面與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同?；垡暪怆娡瞥龅纳疃葘W(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)SpeedDP就能夠通過(guò)不斷的訓(xùn)練，達(dá)到快速圖像標(biāo)注的目的，讓AI能夠更加精確的識(shí)別目標(biāo)。山西RK3399主板圖像識(shí)別模塊軟件開發(fā)