运动图像识别模块

随着5G落地应用的范围越来越大，智慧城市概念下智慧社区的理念也随之提出，随着国家出台大量政策支持相应建设发展，不少资本也开始加大研发投入，我们身边的科技能够切身感受到的科技也在不断增加不断升级。在我们的智能楼宇中，现在越来越多的物业开始使用人脸识别功能，来控制小区的进出，这就是智慧社区安防，根据人脸识别，识别进出人员为本小区业主时，自动开门，进入电梯时自动识别所到楼层，自动按下电梯开关，从而减少业主的接触面，解放双手。无人机搭载图像处理板可以实现高空远程识别监控。运动图像识别模块

图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度比较大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量比较大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。轨迹图像识别模块板卡国产化主板生产商—慧视光电。

车站安检是通过直接从X光安检机的X射线图像构成的形状来判断物品的。X光安检机颜色分析法是基于不同的物质材料在X光安检机的X射线图像下呈现出不同颜色，从而进行物质类别的辨识。比如，将有机物的颜色识别为橙色，如药物、水、木头等物质；无机物的颜色则为蓝色，如各种金属，管制刀具等。X光安检机层次分析法就是观察重叠在一起的物体图像，可以从物体未重叠的边缘进入重叠的部分，再通过对不同层次颜色、形状的分析，判断出物体原形。

计算机的图像识别技术是一个相对的异常高维的图像识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，比较直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(PCA)和线性奇异分析(LDA)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据**，所求的是整个数据总和的比较好低维投影。高温天气下，图像处理技术可以帮助电力巡检。

目前地铁客流信息主要是通过AFC系统的过闸数据进行统计。但AFC*能提供进出付费区的乘客数量，在闸机外部占据很大空间的区域却没有很好的客流统计手段。乘客乘车首先要进入车站进行安检、购票等动作，如果不能很好地管控**区的客流，在大客流情况下未能及时进行疏导，很容易导致拥堵等事件。如果可以对车站客流情况进行实时统计分析，可以有效提高客流管控能力，减少安全生产事故。各个点位的客流统计相机，在有乘客通过其监视范围时，自动进行计数及记录进入、离开方向所有点位的计数信息实时汇聚至平台端平台端根据客流实时数据进行分析展示，如每小时进出站人数、日客流量、实时在站人数等信息，为运营人员及时进行客流疏导等业务提供数据参考。成都慧视的图像处理板可以帮助升级安防系统。山西RK3399处理板图像识别模块电子元器件

楼宇的安防系统需要升级智能图像处理技术。运动图像识别模块

在全球范围内，每年因为交通事故而死亡得人数大约在一百万人左右，此外，还有几千万人因交通事故而受伤或致残，而造成交通事故的主要原因之一是醉酒带来的反应迟钝、超速带来的制动延迟等，如何有效的避免此类问题发生，尽量减少人为因素是做好安全出行的优先。随着科技的发展，很多车辆开始加入了辅助驾驶甚至自动辅助驾驶功能，以便在遇到紧急事情发生时，能够让车辆自身紧急制动或者避让的措施来减少事故的发生，这无疑相当于给车辆装上“火眼金睛”，这个“火眼金睛”是安全驾驶至关重要的技术，火眼金睛是怎么炼成的呢？通过安装在车辆上的国产化图像检测与跟踪板卡，对车辆前方的影像进行智能分析，准确检测、识别出人、车并进行标注，同时反馈给车辆的“大脑”，从而系统联动做出必要的规避措施。运动图像识别模块

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