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图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域重要的应用价值。遥感图像识别：航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面目标识别等。通讯领域的应用：包括图像传输、电视电话、电视会议等。远程高空作业时须无人机搭配图像处理技术。RK3399Pro开发板图像识别模块国产化芯片

图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常多。数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。图像识别原理主要是需处理具有一定复杂性的信息，处理技术并不是随意出现在计算机中，结合计算机程序对相关内容模拟并予以实现。陕西智能图像识别模块解决方案图像识别是自动驾驶必须要使用的。

如今的图像识别意味着不仅要用人类的肉眼，还要用计算机技术进行识别。图像识别技术的原理原则是计算机图像识别技术与人自身的图像识别之间没有本质区别。我们自己进行图像识别是依赖于图像自身特征的分类，然后根据每个类别的特征来识别图像。当我们看到照片时，我们的大脑马上就会感受到它。你见过这样的照片吗？在这个过程中，我们的大脑根据已经分类在记忆中的(照片模型库)的分类识别记忆，检查是否有与图像相同或相似特征的记忆，从而识别是否看到了图像。

图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边，例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等，而这些图像识别的进展的背后推动力是深度学习。深度学习的成功主要得益于三个方面：大规模数据集的产生、强有力的模型的发展以及可用的大量计算资源。对于各种各样的图像识别任务，精心设计的深度神经网络已经远远超越了以前那些基于人工设计的图像特征的方法。尽管到目前为止深度学习在图像识别方面已经取得了巨大成功，但在它进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去面对。与此同时，我们也看到了很多具有未来价值的研究方向。没有红灯的旅途你能想象吗？

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。慧视光电有多款板卡产品，可以根据行业需求进行定制选择。福建RK3399Pro主板图像识别模块人工智能芯片

图像识别模块可以用在校园安全领域。RK3399Pro开发板图像识别模块国产化芯片

计算机视觉的重点是分割，它将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。特别地，语义分割试图在语义上理解图像中每个像素的角色（比如，识别它是汽车、摩托车还是其他的类别）。如上图所示，除了识别人、道路、汽车、树木等之外，我们还必须确定每个物体的边界。因此，与分类不同，我们需要用模型对密集的像素进行预测。与其他计算机视觉任务一样，卷积神经网络在分割任务上取得了巨大成功。当下流行的原始方法之一是通过滑动窗口进行块分类，利用每个像素周围的图像块，对每个像素分别进行分类。但是其计算效率非常低，因为我们不能在重叠块之间重用共享特征。RK3399Pro开发板图像识别模块国产化芯片

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