機載吊艙圖像識別模塊專業

人工智能是計算機學科的一個分支，深度學習、機器視覺是機器學習研究中的一個領域。深度學習和機器視覺主要是針對圖形進行更深層次的挖掘和分析，是人工智能的實際應用。而人工智能除了對圖形的處理外，還包括對語音、運動、社交等方面的處理和控制。由于機器視覺主要是對圖像進行識別，因此機器視覺在人臉識別、車牌識別等方面得到大量運用。以智能交通行業為例，機器視覺具有成本低、穩定性強、準確性高、應用范圍廣等優點，目前已經在國內外高速公路和公路的交通監控系統中得到了大量應用,具體體現在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、車流量統計、流量控制等。慧視RK3588圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。機載吊艙圖像識別模塊專業

索尼旗下的SONY-7520型號的攝像頭作為高倍變焦鏡頭，能夠廣泛應用于安防、無人機吊艙、周界監控、邊海防監控、森林防火等領域。特別是無人機吊艙，在圖像處理板的賦能下，索尼7520相機能夠讓我們檢測、追蹤更多的細節，比如邊海防監控跟蹤、電力巡檢、消防救災、目標搜索跟蹤等無人機航拍應用行業。為了讓相機具備強大的適應、工作能力，針對于無人機將會遇到的場景、工作要求，工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。重慶RV1126開發板圖像識別模塊軟件開發RV1126可以根據需要定制。

在自動駕駛領域，我們需要面對復雜的行駛環境。相比高速場景，城市道路情況更加復雜，路口多、車道復雜，還有非機動車和行人。就比如在一個紅綠燈路口，面對不同的方向，車輛就需要找到正確的車道，同時還需要防范行人和非機動車。但想要實現更高階的自動駕駛，城市場景又是必經之路，不可能一直停留在高速及城市快速路的階段，并且用戶用車的場景中城市占比要遠高于高速場景，因此高精度的目標識別就顯得尤為關鍵，成都慧視開發的RK3588圖像處理板具備工業級性能，能夠實現快速精確的目標識別，且高精度的算法也能支撐復雜的城市道路環境。

基于深度學習的人臉識別方法，以稀疏自編碼神經網絡和softmax分類器構建深度層次網絡為例，并對該深度層次網絡進行了訓練。為了驗證深度學習方法的人臉識別率，分別在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人臉數據庫上做算法測評，測試內容有softmax分類器人臉識別、深度網絡頂層微調算法和深度網絡整體微調算法三個方面。對各個數據庫的人臉圖像進行的預處理有直方圖均衡化、非局部均值算法、小波變換處理、Retinex圖像增強算法以及同態濾波算法。另外，使用深度網絡整體微調算法對低分辨率問題做了進一步驗證。然后利用matlab GUI編程實現一個基于稀疏自編碼神經網絡和softmax分類器的人臉識別系統，該系統的深度層次網絡的層次和節點可調，且具備完整的識別功能。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環境下正常完成工作的關鍵手段。

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野外攝像頭拍野生動物可以加裝慧視AI板卡。機載吊艙圖像識別模塊專業

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