重慶國(guó)產(chǎn)化圖像識(shí)別模塊

圖像主體檢測(cè)，檢測(cè)圖片中的主體，支持單主體檢測(cè)、多主體檢測(cè)?？勺R(shí)別出圖片中主體的位置和標(biāo)簽，方便裁剪出對(duì)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(chǎng)景。動(dòng)物識(shí)別，識(shí)別近八千種動(dòng)物，接口返回動(dòng)物名稱，并可獲取識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的百科信息；還可使用EasyDL定制訓(xùn)練平臺(tái)，定制識(shí)別分類標(biāo)簽。適用于拍照識(shí)圖、幼教科普、圖像內(nèi)容分析等場(chǎng)景。植物識(shí)別，可識(shí)別超過(guò)2萬(wàn)種常見(jiàn)植物和近8千種花卉，接口返回植物的名稱，并支持獲取識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的百科信息；還可使用EasyDL定制訓(xùn)練平臺(tái)，定制識(shí)別植物種類。適用于拍照識(shí)圖、幼教科普、圖像內(nèi)容分析等場(chǎng)景。品牌logo識(shí)別，識(shí)別超過(guò)2萬(wàn)類商品logo，支持創(chuàng)建自定義品牌logo圖庫(kù)，可準(zhǔn)確識(shí)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(chǎng)景。成都慧視研發(fā)的圖像處理板穩(wěn)定性高。重慶國(guó)產(chǎn)化圖像識(shí)別模塊

除了語(yǔ)義分割之外，實(shí)例分割將不同類型的實(shí)例進(jìn)行分類，比如用5種不同顏色來(lái)標(biāo)記5輛汽車。分類任務(wù)通常來(lái)說(shuō)就是識(shí)別出包含單個(gè)對(duì)象的圖像是什么，但在分割實(shí)例時(shí)，我們需要執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。我們會(huì)看到多個(gè)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(duì)象進(jìn)行分類，而且還要確定對(duì)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(guò)邊界框有效定位圖像中的不同對(duì)象。我們可以將這種技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)展。四川國(guó)產(chǎn)化圖像識(shí)別模塊分析運(yùn)用于監(jiān)控系統(tǒng)的圖像處理技術(shù)。

在遙感圖像識(shí)別方面，航空遙感和衛(wèi)星遙感圖像通常用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)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(cè)，環(huán)境污染監(jiān)測(cè)，氣象衛(wèi)星云圖處理以及地面目標(biāo)識(shí)別等。在公安刑偵等領(lǐng)域，圖像識(shí)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(dòng)滅火器的控制及反偽裝；公安部門的現(xiàn)場(chǎng)照片、指紋、手跡、印章、人像等的處理和辨識(shí)；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(jìn)步，基于圖像的人工智能分析開(kāi)始應(yīng)用到人們生活的方方面面，傳統(tǒng)的硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)一般是基于FPGA加DSP，這種平臺(tái)架構(gòu)已經(jīng)持續(xù)了很長(zhǎng)時(shí)間，這種方式因?yàn)殚_(kāi)發(fā)時(shí)間早、接口豐富、參與人員多滿足了一些行業(yè)相對(duì)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景需求，但是隨著AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，日益增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求對(duì)目標(biāo)的自主檢測(cè)及識(shí)別跟蹤要求也越來(lái)越高，需要分析的場(chǎng)景也越來(lái)越復(fù)雜，原有的DSP+FPGA硬件平臺(tái)已經(jīng)越來(lái)越難以滿足一些行業(yè)的需求。慧視光電自研多平臺(tái)嵌入式開(kāi)發(fā)框架，此框架支持多種硬件平臺(tái)的開(kāi)發(fā)，目前團(tuán)隊(duì)所有的嵌入式應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)都基于此框架開(kāi)，隨著多個(gè)產(chǎn)品的研發(fā)，框架中積累了大量與硬件平臺(tái)，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(guò)這些組件的復(fù)用，能極大提高軟件開(kāi)發(fā)效率和質(zhì)量。同時(shí)，應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程也會(huì)不斷完善和優(yōu)化此框架， 將來(lái)這個(gè)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(wú)人駕駛更加安全。

?眼睛將圖像視為一組信號(hào)，這些信號(hào)由大腦的視覺(jué)層解釋。結(jié)果是一個(gè)場(chǎng)景的體驗(yàn)，這些場(chǎng)景與內(nèi)存中保留的對(duì)象和概念相關(guān)聯(lián)。圖像識(shí)別模仿了這個(gè)一??過(guò)程。計(jì)算機(jī)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(shí)別過(guò)程中，將圖像數(shù)量或光柵編碼轉(zhuǎn)換為描述物理對(duì)象和特征的結(jié)構(gòu)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以對(duì)這些結(jié)構(gòu)??進(jìn)行邏輯分析首先，對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)化，提取比較重要的信息，然后通過(guò)特征提取和分類對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組織。，計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(gè)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(shí)別模塊目標(biāo)檢測(cè)

遠(yuǎn)程高空作業(yè)時(shí)須無(wú)人機(jī)搭配圖像處理技術(shù)。重慶國(guó)產(chǎn)化圖像識(shí)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(shí)時(shí)性方面有明顯的優(yōu)勢(shì)，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(shì)較高?；垡暪怆妶F(tuán)隊(duì)針對(duì)實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中情況，尤其是在相機(jī)抖動(dòng)、目標(biāo)遮擋、變形和環(huán)境干擾的情況下，結(jié)合硬件平臺(tái)性能，對(duì)相關(guān)濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，可獲得更佳的跟蹤效果。針對(duì)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(huì)出現(xiàn)跟蹤失效情況。慧視光電團(tuán)隊(duì)以點(diǎn)跟蹤技術(shù)為主體，結(jié)合模板類跟蹤方法去除相機(jī)抖動(dòng)干擾，再加入對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)，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(wú)人機(jī)、遠(yuǎn)距離目標(biāo)彈窗等領(lǐng)域得到的良好的應(yīng)用。重慶國(guó)產(chǎn)化圖像識(shí)別模塊

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