我國(guó)擁有世界上很長(zhǎng)的輸電電網(wǎng)，在2019年，全國(guó)電網(wǎng)鋪設(shè)線路總長(zhǎng)度達(dá)到563萬(wàn)公里，具備廣覆蓋大規(guī)模的特點(diǎn)。給我國(guó)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和人民生活提供了基礎(chǔ)保障。但隨之也面臨著嚴(yán)峻的電網(wǎng)維護(hù)任務(wù)，在以前，為了有效進(jìn)行電網(wǎng)維護(hù)，會(huì)出現(xiàn)經(jīng)常性的停電，給我們的生產(chǎn)生活造成了一定的困擾，要知道，在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的當(dāng)下，如果發(fā)生停電，所造成的經(jīng)濟(jì)損失是不可估量的。因此定期的進(jìn)行電網(wǎng)維護(hù)是電力行業(yè)很重要的工作。面對(duì)如此龐大的電網(wǎng)規(guī)模，我們的一代代電力運(yùn)維工程師不辭艱辛付出了巨大的代價(jià)。成都慧視有著強(qiáng)大的板卡算法。安徽RK3399主板圖像識(shí)別模塊算法定制

圖像視頻識(shí)別技術(shù)深入生活場(chǎng)景的背后,數(shù)據(jù)發(fā)揮著愈加重要的作用。我們都知道人工智能是通過(guò)大批量基于特定標(biāo)注規(guī)則后學(xué)習(xí)的方法論。"數(shù)據(jù)標(biāo)注"通過(guò)人工智能訓(xùn)練師將像素、語(yǔ)音信號(hào)、文本內(nèi)容等轉(zhuǎn)換為機(jī)器能理解,能看懂的數(shù)據(jù)內(nèi)容,這樣機(jī)器才能習(xí)得識(shí)別處理。因此,數(shù)據(jù)標(biāo)注工作自然也就成為將原始數(shù)據(jù)變成算法可用AI數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟,是關(guān)乎整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),更是機(jī)器感知現(xiàn)實(shí)世界的源點(diǎn)。可以說(shuō)得數(shù)據(jù)者,才得人工智能。高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)對(duì)于圖像視頻識(shí)別技術(shù)的落地應(yīng)用的價(jià)值毋庸置疑,高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)將很大限度地提升圖像識(shí)別的效率?？梢哉f(shuō),數(shù)據(jù)之于AI產(chǎn)業(yè)的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業(yè)落地的效率與穩(wěn)定,進(jìn)而推動(dòng)新基建的落地,可見(jiàn)其意義之深遠(yuǎn)。四川RK3399主板圖像識(shí)別模塊高性能主板RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的圖像識(shí)別模塊板，該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU。

對(duì)于圖像識(shí)別來(lái)說(shuō)，常見(jiàn)的的應(yīng)用領(lǐng)域莫過(guò)于人臉識(shí)別。人臉識(shí)別實(shí)質(zhì)上是屬于圖像識(shí)別的一種，它是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。正是人臉識(shí)別技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，才使我們國(guó)家遍布每個(gè)角落的天眼工程、雪亮工程，有了更大的應(yīng)用空間，也使得我們的國(guó)家更為安全。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關(guān)注與發(fā)展。它與機(jī)器學(xué)習(xí)不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR(shí)別人臉的思路。比如，神經(jīng)學(xué)家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J(rèn)識(shí)一個(gè)東西、觀察一個(gè)東西的時(shí)候，邊緣檢測(cè)類的神經(jīng)元先反應(yīng)比較大，也就是說(shuō)我們看物體的時(shí)候永遠(yuǎn)都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過(guò)科學(xué)家大量的觀察與實(shí)驗(yàn)，總結(jié)出人眼識(shí)別的模式是基于特殊層級(jí)的抓取，從一個(gè)簡(jiǎn)單的層級(jí)到一個(gè)復(fù)雜的層級(jí)，這個(gè)層級(jí)的轉(zhuǎn)變是有一個(gè)抽象迭代的過(guò)程的。深度學(xué)習(xí)就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測(cè)物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過(guò)來(lái)做訓(xùn)練，抓取到重要特征，建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)就是建立一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，肯定有很多層。有些簡(jiǎn)單的算法可能只有四五層，但是有些復(fù)雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當(dāng)然這其中有的層會(huì)去做一些數(shù)學(xué)計(jì)算，有的層會(huì)做圖像預(yù)算，一般隨著層級(jí)往下，特征會(huì)越來(lái)越抽象。成都慧視開(kāi)發(fā)的RK3588圖像處理板性能優(yōu)。

人臉識(shí)別始于20世紀(jì)60年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，以美國(guó)、日本和德國(guó)的技術(shù)為主。隨著人工智能的發(fā)展以及處理的快速迭代更新，人臉識(shí)別技術(shù)也獲得了很大的突破，同時(shí)人臉識(shí)別也是生物特征的應(yīng)用。其技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化。總的來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，然后進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)采集需要解鎖對(duì)象的面部數(shù)據(jù)，放進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，然后完成解鎖。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持圖像識(shí)別模塊識(shí)別目標(biāo)（人、車）。成都雙光成像圖像識(shí)別模塊平臺(tái)

慧視光電的工業(yè)級(jí)板卡有哪些？安徽RK3399主板圖像識(shí)別模塊算法定制

在工業(yè)領(lǐng)域如安防巡檢等行業(yè)，需要大量攝像頭采集圖像數(shù)據(jù)并同時(shí)快速傳輸；在自動(dòng)化作業(yè)的工廠設(shè)備需要攝像頭進(jìn)行圖像識(shí)別檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)避障等行為；在冶金行業(yè)，在熔煉、精煉和連鑄等過(guò)程中，需要對(duì)非金屬夾雜物進(jìn)行有效地去除。因此，工業(yè)領(lǐng)域?qū)τ谙鄼C(jī)的要求十分嚴(yán)格。首先，工業(yè)相機(jī)需要性能穩(wěn)定，耐用性、抗干擾能力突出，能夠連續(xù)高度工作。其次，工業(yè)相機(jī)要能夠抓拍高速運(yùn)動(dòng)的物體，通過(guò)相機(jī)能夠看到產(chǎn)品是否出現(xiàn)拉毛、模糊、變形等。然后，工業(yè)相機(jī)對(duì)于輸出的圖像幀率要求高，例如在開(kāi)發(fā)金屬類材料時(shí)，高幀率相機(jī)能夠觀察材料受到?jīng)_擊時(shí)內(nèi)部裂紋的方向和狀態(tài)，分析材料受損時(shí)材料的結(jié)構(gòu)。安徽RK3399主板圖像識(shí)別模塊算法定制