甘肅RK3399Pro主板圖像識別模塊人工智能芯片

深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內才得到廣泛的關注與發(fā)展。它與機器學習不同的，它模擬我們人類自己去識別人臉的思路。比如，神經學家發(fā)現(xiàn)了我們人類在認識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經過科學家大量的觀察與實驗，總結出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們人類去觀測物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網上海量的數據，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經網絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。慧視AI算法是無人設備的“眼睛”。甘肅RK3399Pro主板圖像識別模塊人工智能芯片

圖像識別技術背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術都不是憑空產生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序將其模擬實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術和人類的圖像識別在原理上并沒有本質的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。江西智能圖像識別模塊供應商工程師以RK3588核心板為基礎進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

小區(qū)是社區(qū)的基本生活單元，如何守護這片凈土是社會各界迫切需要解決的問題。小區(qū)安防主要以防火防盜為主，在以前，小區(qū)的防火防盜系統(tǒng)全靠物業(yè)保安的不間斷巡邏，這一模式暴露出覆蓋面、時效性不足等諸多問題。隨著智慧城市建設的深入，運用各種科技設備將小區(qū)進行智慧化賦能，從而輔助防火防盜報警，物防模式相對于人防在覆蓋面和監(jiān)控時間有著優(yōu)勢?；垡暪怆婇_發(fā)的AI智能圖像處理板通過定制算法的加持，能夠在小區(qū)傳統(tǒng)監(jiān)控攝像頭的基礎上實現(xiàn)智慧小區(qū)的建設，能夠實現(xiàn)門禁系統(tǒng)、火災監(jiān)測、周界安防、晝夜可視化小區(qū)監(jiān)控等措施。

圖像識別技術在可以被廣泛應用之前，一個重要的挑戰(zhàn)是，怎樣才能知道一個模型對未曾出現(xiàn)過的場景仍然具有很好的泛化能力。在目前的實踐中，數據集被隨機劃分為訓練集和測試集，模型也相應地在這個數據集上被訓練和評估。需要注意的是，在這種做法中，測試集擁有和訓練集一樣的數據分布，因為它們都是從具有相似場景內容和成像條件的數據中采樣得到的。然而，在實際應用中，測試圖像或許會來自不同于訓練時的數據分布。這些未曾出現(xiàn)過的數據可能會在視角、大小尺度、場景配置、相機屬性等方面與訓練數據不同?；垡暪怆娡瞥龅纳疃葘W習算法開發(fā)平臺SpeedDP就能夠通過不斷的訓練，達到快速圖像標注的目的，讓AI能夠更加精確的識別目標?；垡暪怆娪袔卓畎蹇ǎ?/p>

隨著技術的不斷迭代發(fā)展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業(yè)機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產品正在深刻改變著傳統(tǒng)行業(yè)。而這些功能實現(xiàn)的背后,都要依賴于人工智能數據的標注。但是如果遇到數據量龐大的標注需求，傳統(tǒng)的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度?；垡昐peedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，數據敏感的用戶也無需擔心數據信息泄露的問題。邊防被入侵可以用圖像識別來實時監(jiān)控。河北低空安防圖像識別模塊接口豐富

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