貴州邊海防圖像識別模塊解決方案

雖然現在各種公共交通已十分便捷，但是仍然存在許多無證、無資質的車輛，這些車輛無視交通法規，所以超速超載，儼然成為公路安全一大隱患。例如在車站出入口，經常會有很多人進行拉客，雖然說是坐滿就走，但是為了利益比較大化，超員那是常有的事。再比如暑期來臨，各種培訓班、托兒所成批出現，也由此滋生了許多“黑校車”，為了盡可能的節約成本，常常讓所有學生擠在一輛車內，嚴重危及孩子安全。要想避免事故的發生，則需要警民合作，路人積極提供線索，而管理部分則迅速行動，對車輛進行追蹤攔截。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。貴州邊海防圖像識別模塊解決方案

慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成集成可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠實現晝夜成像，內置成都慧視自研全國產化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量只有280g。能夠對地面車輛、人員等目標進行晝夜觀察、識別、捕獲和跟蹤，上報目標的圖像及坐標信息。慧視VIZ-YWT202微型雙可見光吊艙集成寬窄視場2路可見光攝像機，重量小于260g，采用金屬外殼，抗沖擊力強，具有功耗低、陀螺穩定、小體積、輕重量的優點。慧視VIZ-GT05V微型三軸雙可見光慣性穩定吊艙搭載一顆千萬級可見光CMOS傳感器和一顆星光級可見光CMOS傳感器，具備大小兩個視場角，能夠實時輸出1080P的高清可見光視頻，可實現夜間微弱光線下的目標觀測。可應用于微小型無人飛行器、無人車、無人艇和其他無人觀測設備，進行警務執法、電力巡檢、安保巡視、救援搜索、消防救火等任務。陜西圖像識別模塊高性能主板遠海牧場監控可以加裝慧視RV1126圖像處理板。

IDEA研究院團隊推出了GroundingDINO? 1.5，它能夠實現端側實時識別。在圖像和文本的語義理解上表現出色，能夠快速、準確地根據語言提示檢測和識別圖像中的目標對象。作為當前性能比較好的開集檢測模型，GroundingDINO? 1.5Pro可以幫助構建海量的具有物體級別語義信息的多模態數據，從而有效地助力多模態大模型的訓練。它可以將長文本描述中的短語與圖像中的具體對象或場景精確匹配，以增強AI對視覺內容和文本之間關系的理解。目前，成都慧視利用AI圖像處理板和YOLO算法來實現對物體的實時監測，其中，開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了瑞芯微全新一代高性能芯片RK3588，擁有四大四小八核處理器，算力水平能夠達到6.0TOPS，在我司定制多種視頻接口后，可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。

從2016年12月11日起，我國就正式施行林河長制。其中林長制主要職責是林業生態保護修復、森林防火、林業有害生物防治、森林資源管護以及野生動植物保護工作。而河長制是保護水資源，打造安全用水環境。這兩項工作對我國的自然生態的穩定具有關鍵作用。在中西部許多地區，由于環境下復雜，對于林、河的巡護是一項困難的工作，不僅要花費大量的時間精力，還不能做到大面積的覆蓋。隨著無人機的落地應用，這種困難得到了有效緩解。無人機“加持”下的林河長巡查，形成了“人防+技防”的地空巡檢新模式，覆蓋更廣、發現更及時。無人機憑借其靈活、輕巧的特點可以輕松飛越一些人無法到達的地點，還能夠實時傳輸高清圖像數據，節約時間成本，快速高效地獲取資料，讓管理人員對森林植被、河湖狀況一目了然。RV1126是純國產化板卡。

圖像識別以圖像處理為基礎，是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中，以圖像輸入后，一般情況下也會通過圖像形態進行輸出。在圖像識別過程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結構分析。也就是說，圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程，原始圖像經過圖像處理后，抽取特征并加以分類對比，以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據，然后確定物體類型。從本質上來講，可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中，在對圖像中物體進行檢測分離之后，將物體特征提取出來，以形狀、紋理特征等作為提取對象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環節中。待對比分析明確物體類型后，從結構層面上對圖像進行分析。慧視RV1126圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。河南RK3399Pro處理板圖像識別模塊提供商

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。貴州邊海防圖像識別模塊解決方案

我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復的看到“蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強。基于深度神經網絡的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數據，比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片;然后經過一個深度神經網絡，反復學習，然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復雜的AI工程。貴州邊海防圖像識別模塊解決方案