重慶國產(chǎn)化圖像識別模塊

圖像主體檢測，檢測圖片中的主體，支持單主體檢測、多主體檢測?？勺R別出圖片中主體的位置和標(biāo)簽，方便裁剪出對應(yīng)主體的區(qū)域，用于后續(xù)圖像處理、海量圖片分類打標(biāo)等場景。動物識別，識別近八千種動物，接口返回動物名稱，并可獲取識別結(jié)果對應(yīng)的百科信息；還可使用EasyDL定制訓(xùn)練平臺，定制識別分類標(biāo)簽。適用于拍照識圖、幼教科普、圖像內(nèi)容分析等場景。植物識別，可識別超過2萬種常見植物和近8千種花卉，接口返回植物的名稱，并支持獲取識別結(jié)果對應(yīng)的百科信息；還可使用EasyDL定制訓(xùn)練平臺，定制識別植物種類。適用于拍照識圖、幼教科普、圖像內(nèi)容分析等場景。品牌logo識別，識別超過2萬類商品logo，支持創(chuàng)建自定義品牌logo圖庫，可準(zhǔn)確識別圖片中品牌logo的名稱，適用于需要快速獲取品牌信息的業(yè)務(wù)場景。成都慧視研發(fā)的圖像處理板穩(wěn)定性高。重慶國產(chǎn)化圖像識別模塊

除了語義分割之外，實例分割將不同類型的實例進行分類，比如用5種不同顏色來標(biāo)記5輛汽車。分類任務(wù)通常來說就是識別出包含單個對象的圖像是什么，但在分割實例時，我們需要執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。我們會看到多個重疊物體和不同背景的復(fù)雜景象，我們不僅需要將這些不同的對象進行分類，而且還要確定對象的邊界、差異和彼此之間的關(guān)系！到目前為止，我們已經(jīng)看到了如何以多種有趣的方式使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征，通過邊界框有效定位圖像中的不同對象。我們可以將這種技術(shù)進行擴展。四川國產(chǎn)化圖像識別模塊分析運用于監(jiān)控系統(tǒng)的圖像處理技術(shù)。

在遙感圖像識別方面，航空遙感和衛(wèi)星遙感圖像通常用圖像識別技術(shù)進行加工以便提取有用的信息。該技術(shù)目前主要用于地形地質(zhì)探查，森林、水利、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調(diào)查，災(zāi)害預(yù)測，環(huán)境污染監(jiān)測，氣象衛(wèi)星云圖處理以及地面目標(biāo)識別等。在公安刑偵等領(lǐng)域，圖像識別技術(shù)在、公安刑偵方面的應(yīng)用很，例如目標(biāo)的偵察、制導(dǎo)和警戒系統(tǒng)；自動滅火器的控制及反偽裝；公安部門的現(xiàn)場照片、指紋、手跡、印章、人像等的處理和辨識；歷史文字和圖片檔案的修復(fù)和管理等等。

隨著技術(shù)的進步，基于圖像的人工智能分析開始應(yīng)用到人們生活的方方面面，傳統(tǒng)的硬件開發(fā)平臺一般是基于FPGA加DSP，這種平臺架構(gòu)已經(jīng)持續(xù)了很長時間，這種方式因為開發(fā)時間早、接口豐富、參與人員多滿足了一些行業(yè)相對簡單的場景需求，但是隨著AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，日益增長的市場需求對目標(biāo)的自主檢測及識別跟蹤要求也越來越高，需要分析的場景也越來越復(fù)雜，原有的DSP+FPGA硬件平臺已經(jīng)越來越難以滿足一些行業(yè)的需求?；垡暪怆娮匝卸嗥脚_嵌入式開發(fā)框架，此框架支持多種硬件平臺的開發(fā)，目前團隊所有的嵌入式應(yīng)用軟件開發(fā)都基于此框架開，隨著多個產(chǎn)品的研發(fā)，框架中積累了大量與硬件平臺，圖像處理，算法優(yōu)化，視頻輸入輸出，硬件加速等相關(guān)的基礎(chǔ)軟件組件，通過這些組件的復(fù)用，能極大提高軟件開發(fā)效率和質(zhì)量。同時，應(yīng)用開發(fā)過程也會不斷完善和優(yōu)化此框架， 將來這個框架本身連同硬件模塊也可作為公司的產(chǎn)品，提供給客戶使用。AI智能板卡讓無人駕駛更加安全。

?眼睛將圖像視為一組信號，這些信號由大腦的視覺層解釋。結(jié)果是一個場景的體驗，這些場景與內(nèi)存中保留的對象和概念相關(guān)聯(lián)。圖像識別模仿了這個一??過程。計算機以組（帶有顏色注釋的多邊形）或網(wǎng)格（具有顏色離散值的像素畫布）的形式“看到”圖像。??在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別過程中，將圖像數(shù)量或光柵編碼轉(zhuǎn)換為描述物理對象和特征的結(jié)構(gòu)。計算機視覺系統(tǒng)可以對這些結(jié)構(gòu)??進行邏輯分析首先，對圖像進行簡化，提取比較重要的信息，然后通過特征提取和分類對數(shù)據(jù)進行組織。，計算機視覺系統(tǒng)使分類或其他算法能夠確定圖像或圖形??的一部分-它們屬于哪個類別，或者如何比較好地描述它們。?高溫天氣下，圖像處理技術(shù)可以幫助電力巡檢。江西圖像識別模塊目標(biāo)檢測

遠程高空作業(yè)時須無人機搭配圖像處理技術(shù)。重慶國產(chǎn)化圖像識別模塊

目前的跟蹤算法分為兩大研究方向：相關(guān)濾波和深度學(xué)習(xí)，其中基于相關(guān)濾波的方法在實時性方面有明顯的優(yōu)勢，而基于深度學(xué)習(xí)的方法在跟蹤準(zhǔn)確性和魯棒性方面優(yōu)勢較高。慧視光電團隊針對實際應(yīng)用過程中情況，尤其是在相機抖動、目標(biāo)遮擋、變形和環(huán)境干擾的情況下，結(jié)合硬件平臺性能，對相關(guān)濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化設(shè)計，可獲得更佳的跟蹤效果。針對紅外弱小目標(biāo)，常用的模板類方法因提取不到有效的目標(biāo)特征，在受到大量背景信息的干擾下，會出現(xiàn)跟蹤失效情況?；垡暪怆妶F隊以點跟蹤技術(shù)為主體，結(jié)合模板類跟蹤方法去除相機抖動干擾，再加入對目標(biāo)的運動預(yù)測，研發(fā)了一種性能優(yōu)異的紅外弱小目標(biāo)跟蹤技術(shù)，在反無人機、遠距離目標(biāo)彈窗等領(lǐng)域得到的良好的應(yīng)用。重慶國產(chǎn)化圖像識別模塊

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