在工業(yè)領(lǐng)域如安防巡檢等行業(yè)，需要大量攝像頭采集圖像數(shù)據(jù)并同時快速傳輸；在自動化作業(yè)的工廠設(shè)備需要攝像頭進行圖像識別檢測來實現(xiàn)避障等行為；在冶金行業(yè)，在熔煉、精煉和連鑄等過程中，需要對非金屬夾雜物進行有效地去除。因此，工業(yè)領(lǐng)域?qū)τ谙鄼C的要求十分嚴格。首先，工業(yè)相機需要性能穩(wěn)定，耐用性、抗干擾能力突出，能夠連續(xù)高度工作。其次，工業(yè)相機要能夠抓拍高速運動的物體，通過相機能夠看到產(chǎn)品是否出現(xiàn)拉毛、模糊、變形等。然后，工業(yè)相機對于輸出的圖像幀率要求高，例如在開發(fā)金屬類材料時，高幀率相機能夠觀察材料受到?jīng)_擊時內(nèi)部裂紋的方向和狀態(tài)，分析材料受損時材料的結(jié)構(gòu)。慧視光電的RK3588是什么樣的板卡？RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊供應(yīng)商

當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應(yīng)到是否見過此圖片或與其相似的圖片，其實在"看到"與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似，在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術(shù)也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率。總之，在計算機的視覺識別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進行描述。河北圖像識別模塊廠家用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。

對于圖像識別來說，常見的的應(yīng)用領(lǐng)域莫過于人臉識別。人臉識別實質(zhì)上是屬于圖像識別的一種，它是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。正是人臉識別技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，才使我們國家遍布每個角落的天眼工程、雪亮工程，有了更大的應(yīng)用空間，也使得我們的國家更為安全。

隨著科技的發(fā)展，無人機技術(shù)的不斷成熟，電力巡檢的方式也在不斷改進，相比于傳統(tǒng)的人工巡檢，無人機電力巡檢可以在環(huán)境復雜的崇山峻林、深山老林、江河湖泊之間輕松實現(xiàn)作業(yè)，不僅能夠節(jié)約大量人力物力還極大地提升效率保障安全。搭載了吊艙的無人機能夠?qū)崿F(xiàn)精細化的自主巡檢服務(wù)，當某處線路出現(xiàn)問題時，無人機能夠快速進行篩查，找出故障點，為故障修復人員精確指明方向，減少經(jīng)濟損失。無人機搭載吊艙后還可以在發(fā)生自然災害后，從安全地區(qū)起飛到達受災現(xiàn)場進行勘察，通過遠程高空識別，能夠?qū)φw線路的受損狀況做出初步判斷，為指揮和電力搶修提供關(guān)鍵信息。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。

國內(nèi)頭部數(shù)據(jù)采集標注服務(wù)商云測數(shù)據(jù)在圖像識別數(shù)據(jù)服務(wù)的實踐我們了解到,其訓練數(shù)據(jù)服務(wù)方案已經(jīng)在眾多的圖像識別應(yīng)用中落地,包含汽車、手機、工業(yè)、家居、金融、安防、新零售、地產(chǎn)等行業(yè)。以智能駕駛場景為例,通過數(shù)據(jù)采集服務(wù),可對智能駕駛主流應(yīng)用場景包括DMS與ADAS進行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數(shù)據(jù)標注服務(wù)方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點云、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)。從模型訓練的源頭保證圖像視頻識別技術(shù)的準確性,增強各大企業(yè)人工智能優(yōu)勢的優(yōu)勢,塑造企業(yè)核心數(shù)據(jù)壁壘?；垡昍V1126板卡可以用于大型公共停車場。RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊供應(yīng)商

RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡，具備高性能、高精度的優(yōu)點。RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊供應(yīng)商

圖像識別技術(shù)在可以被廣泛應(yīng)用之前，一個重要的挑戰(zhàn)是，怎樣才能知道一個模型對未曾出現(xiàn)過的場景仍然具有很好的泛化能力。在目前的實踐中，數(shù)據(jù)集被隨機劃分為訓練集和測試集，模型也相應(yīng)地在這個數(shù)據(jù)集上被訓練和評估。需要注意的是，在這種做法中，測試集擁有和訓練集一樣的數(shù)據(jù)分布，因為它們都是從具有相似場景內(nèi)容和成像條件的數(shù)據(jù)中采樣得到的。然而，在實際應(yīng)用中，測試圖像或許會來自不同于訓練時的數(shù)據(jù)分布。這些未曾出現(xiàn)過的數(shù)據(jù)可能會在視角、大小尺度、場景配置、相機屬性等方面與訓練數(shù)據(jù)不同?；垡暪怆娡瞥龅纳疃葘W習算法開發(fā)平臺SpeedDP就能夠通過不斷的訓練，達到快速圖像標注的目的，讓AI能夠更加精確的識別目標。RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊供應(yīng)商