自主檢測圖像識別模塊識別

在人臉識別領域，傳統的人臉特征都是人工選取，例如SIFT，HOG等等，但是人工選取特征是一件非常費力事情，并且選取特征的好壞很大程度上依賴于經驗和運氣，而深度學習是一種無監督學習自動學習特征的方法，可以更好的表達樣本。人臉識別以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性擁有著廣闊的應用前景和科研價值，因此使用深度學習方法的對人臉識別進行研究，可以在光照、表情、姿態以及低分辨率等問題進行改進。成都慧視的AI識別算法也能根據不斷學習以獲得更好的識別能力。工程師以RK3399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。自主檢測圖像識別模塊識別

7月28日開幕的成都大運會為大家帶來了一場視覺盛宴。本次大運會，除了成都各種美食、大熊貓外，各類智能服務的出現也著實亮眼。“蓉寶”機器人“蓉寶”機器人以熊貓為外形，具備應急、答疑、翻譯等功能。能夠在場館中心遞送應急包、自動體外除顫器(AED)等醫療應急工具。一旦場館內發生突發狀況，就可以掃碼喚來“蓉寶”機器人。在自動彈出急救包的同時，機身上那塊屏幕可以播放示范視頻，還能和醫生進行遠程連線，獲得線上急救指導。云南運動圖像識別模塊器RK3399圖像處理板是我司自主研發的圖像識別模塊板，該板卡采用國產高性能CPU。

RK3588圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標檢測準確、跟蹤穩定等優點。用在無人機領域，不會過多增加無人機載重負擔。軟件方面，在此基礎上定制板卡的處理能力，其中：可見光通道圖像處理能力：1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力：640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10％，雙振幅不小于2/3視場，作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場，作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時，其跟蹤速度應不小于1.5周/s。小識別像素不低于15×15像素，識別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲功能，高清視頻存儲能力不低于1h，以滿足特殊需求。在硬件方面，針對對于索尼7520定制1路LVDS的輸入接口，針對于紅外COIN612定制1路CVBS輸入接口，視頻輸出接口則采用H.264編碼。

慧視雙光微型吊艙，紅外光的對車作用距離為（4.6m×2.3m）；人工識別距離為1.0km；自動識別距離為0.5km；可見光對車的作用距離為（4.6m×2.3m）；人工識別距離為2.0km；自動識別距離可達1.0km；攝像頭的工作范圍能夠達到水平-150°~150°，垂直距離為-110°~10°。對物體的識別數量不少于8個，識別準確率≥85%。遠距離、多角度、晝夜成像的特點使得這款微型吊艙非常適用于無人機領域。而雙光微型吊艙+慧視AI圖像處理板的方案，則能夠為需求者提供整合便利，省去自我搭配研發的時間，實現快速集成運用。野外拍攝可以采用圖像處理技術。

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。RK3588圖像處理板怎么定制？人臉識別圖像識別模塊提供商

慧視RV1126圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。自主檢測圖像識別模塊識別

為了制造一個的汽車零部件，人們需要和機器協作來采購原材料，評估其質量，將它們運輸到工廠進行加工，通過質量檢查的合格產品會離開工廠，然后零售商或終端用戶會收到它們。無論這個產品是在運輸中，甚至是還沒有組裝，機器視覺均提供了一種自動處理它的程序。它提高了各個部門的效率，如裝配，并保持更高和更一致的質量水平。有些應用程序很簡單，比如在倉庫地板上畫一條線，讓無人駕駛的車輛安全地不越線行駛。其他的機器視覺應用甚至更加復雜，即使是簡單的例子也有改變游戲規則的可能。在工業世界中，機器視覺的一些典型例子曾經被是認為很難或不可能外包給機器人的。正如前文提到的，在涉及踐行成本、商譽和客戶方面，在倉庫中揀貨就是一個涉及高失誤風險的過程，產品損壞、物品位置和SKU的細微變化均有可能造成失誤，因此采用機器學習進行貨物揀選是一種上上策。自主檢測圖像識別模塊識別