重庆RV1126处理板图像识别模块算法研发

人工智能是计算机学科的一个分支，深度学习、机器视觉是机器学习研究中的一个领域。深度学习和机器视觉主要是针对图形进行更深层次的挖掘和分析，是人工智能的实际应用。而人工智能除了对图形的处理外，还包括对语音、运动、社交等方面的处理和控制。由于机器视觉主要是对图像进行识别，因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。以智能交通行业为例，机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点，目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了大量应用,具体体现在车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。生活中很多地方都有图像处理的影子。重庆RV1126处理板图像识别模块算法研发

视频图像处理过程中会涉及到对视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程，这些过程共同形成了一个系统的整体周期，可以连续性的运作。在视频图像处理技术范围内主要的就是包括了图像的压缩技术和视频图像的处理技术等。目前，市场上主流的视频图像处理技术包括：智能分析处理，视频透雾增透技术，宽动态处理，超分辨率处理。除了视频图像处理技术外，图像增强技术可针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征。在图像增强技术的发展中，抑制或消除图像噪声点占据了很重要的位置，也发展出很多专门“去噪”的算法。贵州算法防抖图像识别模块专业团队图像处理技术可以帮助动物纪录片拍摄中锁定跟踪目标。

图像识别技术融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像。双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中基础的内容。

在自动驾驶领域，我们需要面对复杂的行驶环境。相比高速场景，城市道路情况更加复杂，路口多、车道复杂，还有非机动车和行人。就比如在一个红绿灯路口，面对不同的方向，车辆就需要找到正确的车道，同时还需要防范行人和非机动车。但想要实现更高阶的自动驾驶，城市场景又是必经之路，不可能一直停留在高速及城市快速路的阶段，并且用户用车的场景中城市占比要远高于高速场景，因此高精度的目标识别就显得尤为关键，成都慧视开发的RK3588图像处理板具备工业级性能，能够实现快速精确的目标识别，且高精度的算法也能支撑复杂的城市道路环境。RK3588图像处理板能够精细识别多目标。

让深度学习能够如此大行其道的关键要素是数据，而占大数据总量60%以上的为视频监控数据，与此同时，视频监控领域的70%以上的数据分析是用来进行图像识别。深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用：人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪。深度学习算法不是简单地接收数据，它在吸收原有数据的基础上，能够增量式地提升模型的性能，给予数据的选择过程一种反馈——形成一种数据选择机制，能够分辨哪种类型的数据有助于持续提升模型性能，哪种类型的数据则是毫无帮助的——从而形成一种良性循环体系。车载视觉智能处理方案提供商—慧视光电。湖北目标跟踪图像识别模块专业

板卡算法能够定制吗？重庆RV1126处理板图像识别模块算法研发

目前地铁站内的视频监控系统有查看视频监控或回溯录像等功能，视频数据并没有进行充分的利用。像控制中心、地铁分局等处，才会有对视频数据进行分析展示的功能界面。如果可以把行为识别报警、客流等车站范围内关心的数据进行实时分析展示，可以辅助运营人员更好的掌握站内的运营情况，提升运营管理水平。将站内关心的运营数据进行实时展示分析，主要有如下内容：实时在站乘客数：（进入人数-离开人数）的实时数值；按小时展示的客流实时数值的折线图；实时乘客进出站：按小时展示的进入人数、离开人数柱状图各客流点位客流量TOP3异常报警统计：当日异常行为监测报警的各类报警数量占比饼图实时异常报警：异常行为监测报警的实时报警信息。重庆RV1126处理板图像识别模块算法研发

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