圖像識別技術在可以被廣泛應用之前，一個重要的挑戰是，怎樣才能知道一個模型對未曾出現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。慧視光電推出的深度學習算法開發平臺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。工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。河南RV1126處理板圖像識別模塊國產化芯片

索尼旗下的SONY-7520型號的攝像頭作為高倍變焦鏡頭，能夠廣泛應用于安防、無人機吊艙、周界監控、邊海防監控、森林防火等領域。特別是無人機吊艙，在圖像處理板的賦能下，索尼7520相機能夠讓我們檢測、追蹤更多的細節，比如邊海防監控跟蹤、電力巡檢、消防救災、目標搜索跟蹤等無人機航拍應用行業。為了讓相機具備強大的適應、工作能力，針對于無人機將會遇到的場景、工作要求，工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。成都目標圖像識別模塊平臺人臉識別可以用慧視光電開發的RK3588圖像處理板。

圖像識別技術的高價值應用就發生在你我身邊，例如視頻監控、自動駕駛和智能醫療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規模數據集的產生、強有力的模型的發展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經網絡已經遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰需要我們去面對。

人類的生活也將更加離不開圖像識別技術。圖像識別技術雖然是剛興起的技術，但其應用已是相當廣。并且，圖像識別技術也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對圖像識別技術的認識也會更加深刻。未來圖像識別技術將會更加強大，更加智能地出現在我們的生活中，為人類社會的更多領域帶來重大的應用。在21世紀這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術是人類現在以及未來生活必不可少的一項技術。RK3399圖像處理板能夠用于工地安全監控。

成都慧視開發的RK3588和RV1126圖像處理板，搭載自研的目標識別、跟蹤算法后，無人機能夠憑借其低發現率的特征，借助平臺搭載的各類探測設備，可以為指揮官提供豐富及時的戰場信息（包括敵情、地理環境、電磁環境、戰損情況等），結合偵察衛星等其他探測手段，可以形成從戰略到戰術層面的立體信息獲取系統，更好的支持**各級指揮官及時準確的作出判斷。此外，RK3588和RV1126還能進行精細的遠程打擊，兩款板卡都具備小型化、輕量化的優點，不會過多占用無人機空間增加重量，搭載遠程導彈后，飛行到目標區域高空，通過AI智能化圖像處理，就能自動或者手動識別打擊對象。RV1126是小型國產化圖像處理板。成都目標圖像識別模塊平臺

國產化主板生產商—慧視光電。河南RV1126處理板圖像識別模塊國產化芯片

垃圾識別需要進行大量的數據訓練，因此需要進行數據采集。在進行自動化垃圾識別過程中，數據集采用了中國發布的垃圾分類標準，該標準將人們日常生活中常見的垃圾分為了四大類。其中，將廢棄的玻璃、織物、家具以及電器電子產品等適合回收同時可循環利用的廢棄物歸為可回收垃圾。將剩菜剩飯、果皮果殼、花卉綠植以及其他餐廚垃圾等容易腐爛的廢棄物歸為廚余垃圾。將廢電池、廢藥品、廢燈管等對人們身體健康和自然環境有害而且應當門處理的廢棄物歸為有害垃圾。除以上三類垃圾之外的廢棄物都歸為其他垃圾。河南RV1126處理板圖像識別模塊國產化芯片