视频图像识别模块板卡

RV1126图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域，不会过多增加无人机载重负担。软件方面，在此基础上定制板卡的处理能力，其中：可见光通道图像处理能力：1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力：640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10％，双振幅不小于2/3视场，作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场，作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度应不小于1.5周/s。识别像素不低于15×15像素，识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能，高清视频存储能力不低于1h，以满足特殊需求。RV1126是小型国产化板卡。视频图像识别模块板卡

深度学习是机器学习的一个分支，只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的，它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如，神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候，边缘检测类的神经元先反应比较大，也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样，经过科学家大量的观察与实验，总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取，从一个简单的层级到一个复杂的层级，这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式，首先拿到互联网上海量的数据，拿到以后才有海量样本，把海量样本抓取过来做训练，抓取到重要特征，建立一个网络，因为深度学习就是建立一个多层的神经网络，肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层，但是有些复杂的，像刚才讲的谷歌的，里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算，有的层会做图像预算，一般随着层级往下，特征会越来越抽象。云南目标跟踪图像识别模块技术慧视RK3588图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

图像识别和大数据有着密不可分的关系。大数据是一个时代性的概念，也是社会发展的必然产物。我们通过大数据技术实现我们的目的--即数据挖掘。“图像"也是一种教据，而图像识别是将非结构化教据结构化的必要过程。图像识别技术日益火热，每年都在更新着新的技术和成果。如今，图像识别技术更是从搜图识物发展到了视频领域，不断给我们带来惊喜。慧视光电推出的深度学习算法开发平台SpeedDP，是一个能够实现AI自动图像识别并标注的工具，它能够帮助节约大量的项目开发成本。

图像识别方法可以分为两大类，模型方法和搜索方法。模型方法是在业界研究和使用比较多的方法。模型的方法是试图通过一些已知“标签”的图像，通过机器学习的各种方法来学习一个描述这些标签的“模型”，从而，对于一个新的未知图像，经过这个模型判断出其应该具有的标签。基于搜索的方法是在大数据时代才出现的方法，其基础是将已知标签的图像数据建成一个可以进行高效率检索的数据库，称为图像索引。通常需要大量的图像来建索引，但图像的标签可以有少量的噪声。那么，对一副待测图像，我们到这个数据库中去找与其相同或者相似的若干图像，然后综合这些图像的标签来预测待测图像的标签。智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析，实现降本增效。

人脸识别始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新，人脸识别技术也获得了很大的突破，同时人脸识别也是生物特征的新应用。其重要技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说，人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库，然后进行机器学习，通过采集需要解锁对象的面部数据，放进数据库进行比对，然后完成解锁。无人机小吊舱可以采用慧视RK3399图像处理板实现远程目标锁定。重庆AI智能图像识别模块识别

无人机小吊舱可以采用慧视RK3588图像处理板实现远程目标锁定。视频图像识别模块板卡

图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。视频图像识别模块板卡