合理地進行垃圾分類是有效進行垃圾處理、減少環境污染與資源再利用中的重要舉措，也是目前很合適很有效的科學管理方式，利用現有的生產水平將日常垃圾按類別外理、利用有效物質和能量、埴埋無用垃圾等。這樣既能夠提高垃圾資源處理效率，又能緩解環境污染問題。而對垃圾的分類首先是在圖像識別的基礎上的，因此本文想通過使用近幾年來發展迅速的深度學習方法設計一個垃圾分類系統，從而實現對日常生活中常見垃圾進行智能識別分類，提高人們垃圾分類投放意識，同時避免人們錯誤投放而產生的環境污染。目標識別用成都慧視的板卡！成都低功耗圖像識別模塊軟件

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。高精度圖像識別模塊自動識別花草識別可以用慧視板卡。

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。

無損檢測法是一種常用的故障診斷技術，故障診斷從本質上來講就是模式識別問題，而模式識別又可以狹義地理解為圖像識別。從介紹圖像、圖像識別、圖像識別過程和圖像識別系統的基本概念著手，就幾種常用圖’像識別方法的原理和特點進行比較，給出了CCD圖像獲取系統的組成。然后結合發動機曲軸的一種自動磁粉探傷系統實例，對系統的圖像處理和識別流程進行詳細的討論，并針對一般無損檢測系統難以滿足曲軸的檢測要求和精度要求的狀況，提出經過改進的一種適用于曲軸的整體無損檢測系統。該系統有助于高效和完整地獲取整個曲軸的圖像，提高圖像信息的質量，從而提高發動機曲軸表面缺陷檢測的準確性和可靠性。RV1126是純國產化板卡嗎？

對于圖像識別來說，常見的的應用領域莫過于人臉識別。人臉識別實質上是屬于圖像識別的一種，它是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。正是人臉識別技術的大規模應用，才使我們國家遍布每個角落的天眼工程、雪亮工程，有了更大的應用空間，也使得我們的國家更為安全。RK3588圖像處理板能夠用于工地安全監控。山西視覺算法圖像識別模塊技術

工程師以RV1126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。成都低功耗圖像識別模塊軟件

作為一家致力于圖像跟蹤板卡、算法開發的公司，為了滿足更多行業的鎖定跟蹤需求，慧視光電一直沒有停止自己的技術革新。在現在的許多行業當中常常用到攝像頭進行遠程跟蹤或者目標檢測，例如安防巡檢、巡湖護河執法、無人機投彈、周界安防等，當遇到目標較小不易辨認時，雖然能夠看到更多的畫面，但是物體的細節看不清，這時就需要通過鏡頭的變倍，來放大成像，來展示更多的物體細節。在以前，如果在鎖定跟蹤時進行變焦，就會丟失目標，當遇到目標出現在復雜的場景中時，就容易造成再跟蹤失敗的場景，例如在安防巡檢時，有可疑人物入侵了目標區域，為了進一步獲取可疑人物的細節，需要進行畫面變倍，看看是男是女、著裝如何、有何特征等，為后期的安保人員搜尋提供信息。成都低功耗圖像識別模塊軟件