图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

在自动驾驶领域,我们需要面对复杂的行驶环境。相比高速场景,城市道路情况更加复杂,路口多、车道复杂,还有非机动车和行人。就比如在一个红绿灯路口,面对不同的方向,车辆就需要找到正确的车道,同时还需要防范行人和非机动车。但想要实现更高阶的自动驾驶,城市场景又是必经之路,不可能一直停留在高速及城市快速路的阶段,并且用户用车的场景中城市占比要远高于高速场景,因此高精度的目标识别就显得尤为关键,成都慧视开发的RK3588图像处理板具备工业级性能,能够实现快速精确的目标识别,且高精度的算法也能支撑复杂的城市道路环境。成都慧视的板卡制作工艺很精良。四川目标跟踪图像识别模块

图像识别模块

除了我们日常早出晚归的居住小区外,在商业办公楼也是如此,毕竟做这些研发的企业都聚集在这边,所以应用试点也是从这边开始。在智慧办公的楼宇中,我们可以录入每位员工的人脸数据,然后通过载有人脸识别技术的图像处理板,来识别员工是否为本大楼员工,然后还可以通过算法自动进行上下班打卡,当相应人员进入电梯时,又可以根据实现录入的数据自动按工作流程设定并按下电梯,这样就既可以解放进出员工的双手,又可以保护整栋楼宇的安全。江西目标跟踪图像识别模块花草识别可以用慧视板卡。

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实时运动追踪是电视转播当中很重要的一部分,现在对电视体育赛事中冰球运动进行追踪十分普遍,除此以外,计算机视觉还可以应用于策略分析,运动员表现和评分上,同时也可以追踪赛事上品牌赞助商的能见度。农业,在2019年国际消费电子展上,JohnDeere展示了一种半自动联合收割机,它使用人工智能和计算机视觉技术来分析收获时谷物的质量,同时还可以找到收割谷物时的比较好路线。这一技术还可以用于识别杂草——除草剂可以直接喷洒在杂草上,谷物不会受到影响,预计除草剂的用量也可以减少九成。

再强大的算法如果不和现实的应用场景相结合也无异于纸上谈兵,除了名次的提升和无限接近于100%的实验结果,并没有带来实际的价值更何谈社会效益。人工智能产生的初衷是为了取代人力,将人类解放出来去创造更多的价值,人脸识别技术也同样应该遵循这个基本原则。目前,随着技术的发展和市场需求的快速增长,人脸已经在很多领域发挥了这样的价值,如人脸识别考勤门禁,远程在线核身,用刷脸替代实名场景中需要的人力和物力。在安防方面的应用比如公共场所动态监控、缉拿逃犯、人员布控等。成都慧视有几款板卡?

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在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进,但在进一步广泛应用之前,仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中,微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。识别图像对人类来说是件极容易的事情,但是对机器而言,这也经历了漫长岁月。在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进。例如,在PASCALVOC物体检测基准测试中,检测器的性能从平均准确率30%飙升到了如今的超过90%。对于图像分类,在极具挑战性的ImageNet数据集上,目前先进算法的表现甚至超过了人类。图像识别领域用RK3588图像处理板。江西目标跟踪图像识别模块

智能图像处理方案提供商—慧视光电。四川目标跟踪图像识别模块

将已经较为成熟但未在轨道交通行业得到充分应用的人工智能技术进行应用,对业务系统进行补充完善,大幅提升地铁运营状态的感知能力,对车站异常事件和客流动向进行分析,为智慧地铁的实现奠定基础。同时,可以为轨道交通运营管理、客流分析、人员排班等提供数据支撑和依据,对提高车站应急处置能力和公众出行服务水平,建立安全、高效的运营管理体系具有十分重要的作用。智能视频图像分析系统的主要内容是对乘客的异常行为进行分析识别,确认人员状态是否安全,行为是否违规,是否有风险隐患等。同时,为实现整个车站安全环节的管控, 可以对客流量进行分析,对站内全景进行监控,并将数据统一汇总至车站管控平台,进行分析和图形化展示,以实现轨道交通车站的智慧化、可控化。可以充分利用以下技术,来解决运营业务上遇到的问题。四川目标跟踪图像识别模块

成都慧视光电技术有限公司专注技术创新和产品研发,发展规模团队不断壮大。目前我公司在职员工以90后为主,是一个有活力有能力有创新精神的团队。公司以诚信为本,业务领域涵盖电子元器件,光电子器件,通讯设备,仪器仪表,我们本着对客户负责,对员工负责,更是对公司发展负责的态度,争取做到让每位客户满意。一直以来公司坚持以客户为中心、电子元器件,光电子器件,通讯设备,仪器仪表市场为导向,重信誉,保质量,想客户之所想,急用户之所急,全力以赴满足客户的一切需要。

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