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

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。国产化主板生产商—慧视光电。山西车流图像识别模块人工智能

图像识别模块

随着AI的不断进步发展,AI在安防领域的落地应用也不断深入。AI在安防的应用大致有周界安防、门禁识别、灾害预警等。通过对监控设备的智慧化赋能,让智能眼睛遍布公共区域,拒绝死角。一方面AI赋能监控设备,让监控更加智能化,能够对安防区域进行24小时*7天的不间断目标检测识别。另一方面,AI的投用让传统监控不再只具备画面查看的基础功能,能够增加主动报警的机制,一旦有可疑行为,AI监控就能够立即识别,然后向管理中心发出警报。陕西RK3399处理板图像识别模块提供商RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板,该板卡采用国产高性能CPU。

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定制下的RK3399PRO图像处理板就能实现基本的接收可见光和红外视频、对目标进行跟踪、输出目标测偏量的功能(特别是典型目标(人、车)检测和识别)。并且能够同时识别处理多达8批目标,识别概率超过85%。此外,根据客户需求,还可以定制以下功能:波门自动搜索和波门引导跟踪功能;具有质心和模板匹配2种跟踪方式;具有跟踪波门手动/自动调节功能;质心跟踪方式下具有黑/白目标手动设置功能;具有十字分划显示/隐藏功能;具有十字分划位置调节功能;以十字中心1~4倍电子放大功能,步长0.1;具有较好的抗背景干扰和抗遮挡能力;具有“画中画”功能,“画中画”显示比例(显示框尺寸)可设置;具有视频输出功能;具有视频记录功能;具有OSD功能;具有自检功能;支持通过网口输出图像(RTSP推流)和接收发送控制指令(TCP协议);支持透传基本相机控制指令:变焦、变倍、通道切换等。

近些年来,随着我国经济的快速发展,国家各项建设都蒸蒸日上,成绩显而易见。但与此同时,也让资源与环境受到了严重破坏。我们的生产生活每天都会残留数以万计的废物,给环境造成了负担。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关,而人们对于环境污染问题反映强烈却東手无策,这两者间的矛盾日益尖锐。人们日常生活中的垃圾主要包括有害垃圾、厨余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾这四类。对不同类别的垃圾应采取不同分类方法,如果投放不当,可能会导致各种环境污染问题。RK3588作为慧视光电开发的全国产化工业级板卡,具备高性能、高精度的优点。

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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。RV1126是小型国产化图像处理板。山东目标跟踪图像识别模块提供商

野外摄像头拍野生动物可以加装慧视AI板卡。山西车流图像识别模块人工智能

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。山西车流图像识别模块人工智能

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