圖像識別技術(shù)融合兩只眼睛獲得的圖像并觀察它們之間的差別，使我們可以獲得明顯的深度感，建立特征間的對應(yīng)關(guān)系，將同一空間物理點在不同圖像中的映像點對應(yīng)起來，這個差別，我們稱作視差(Disparity)圖像。雙目立體視覺測量方法具有效率高、精度合適、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、成本低等優(yōu)點，非常適合于制造現(xiàn)場的在線、非接觸產(chǎn)品檢測和質(zhì)量控制。對運動物體（包括動物和人體形體）測量中，由于圖像獲取是在瞬間完成的，因此立體視覺方法是一種更有效的測量方法。雙目立體視覺系統(tǒng)是計算機視覺的關(guān)鍵技術(shù)之一，獲取空間三維場景的距離信息也是計算機視覺研究中基礎(chǔ)的內(nèi)容。RK3588圖像處理板融合了多個多目標(biāo)算法中的算法思想。遼寧車載輔助圖像識別模塊人工智能

檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品是否有質(zhì)量問題，該環(huán)節(jié)也是取代人工多的環(huán)節(jié)。例如機器視覺涉及到的醫(yī)藥領(lǐng)域，其主要檢測包括寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。伴隨著現(xiàn)代工業(yè)自動化的發(fā)展，機器視覺檢測被廣泛應(yīng)用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如紅外截止濾光片表面缺陷檢測、汽車輪轂型號識別、磁性材料外觀缺陷檢測、產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等，這類應(yīng)用的共同特點是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對外觀質(zhì)量的要求非常高。貴州RK3399開發(fā)板圖像識別模塊軟件定制人臉識別可以用慧視光電開發(fā)的RK3588圖像處理板。

另外，視頻數(shù)據(jù)利用率低，業(yè)務(wù)系統(tǒng)聯(lián)動性較差，雖然視頻監(jiān)控系統(tǒng)包含的信息量巨大，但現(xiàn)在對信息的利用率極小。因此，有必要研究在地鐵環(huán)境中，如何利用智能視頻分析來自動獲得相關(guān)信息、并挖掘數(shù)據(jù)，為地鐵運營管理、應(yīng)急處置、安全防范等提供支撐和依據(jù)。由此可見，需要基于已有的視頻圖像進行深入研究和分析，并結(jié)合各類技術(shù)應(yīng)用有效緩解或解決上述問題，保障在軌道交通快速發(fā)展的趨勢下仍能對車站進行合理管控，以免發(fā)生安全責(zé)任事故等情況。

導(dǎo)引頭是精確制導(dǎo)武器的眼睛，可有效地把導(dǎo)彈和目標(biāo)關(guān)聯(lián)起來并輸出他們之間的相對運動信息。導(dǎo)引頭安裝在制導(dǎo)武器頭部，測量目標(biāo)相對于制導(dǎo)武器的運動參數(shù)并產(chǎn)生制導(dǎo)信息的裝置。導(dǎo)引頭的一般工作過程是：先在較大空間角范圍內(nèi)搜索目標(biāo)，一旦搜索到目標(biāo)立即進入鎖定狀態(tài)，表明導(dǎo)引頭已捕獲到目標(biāo)；此后導(dǎo)引頭將按規(guī)律自動跟蹤目標(biāo)，并不斷發(fā)出控制信號給導(dǎo)彈執(zhí)行機構(gòu)以改變導(dǎo)彈姿態(tài)，保證彈軸或速度向量相對于目標(biāo)瞄準(zhǔn)線穩(wěn)定。制導(dǎo)導(dǎo)彈能否有效打擊目標(biāo)關(guān)鍵取決于導(dǎo)引頭的性能，因此它是制導(dǎo)導(dǎo)彈武器系統(tǒng)中的主要部件。導(dǎo)引頭性能的優(yōu)略決定了導(dǎo)彈發(fā)現(xiàn)目標(biāo)、跟蹤目標(biāo)和抗干擾的能力，也決定了導(dǎo)彈命中目標(biāo)的精度?；丶宜⒛樳M門就是圖像處理技術(shù)在起作用。

我國每年一號文件都會聚焦“三農(nóng)”問題，農(nóng)業(yè)是我國基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)，加快推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是現(xiàn)實與歷史的重大任務(wù)。在國民經(jīng)濟進入新常態(tài)的背景下，農(nóng)業(yè)發(fā)展需要主動適應(yīng)這一轉(zhuǎn)變。近年來，農(nóng)作物病蟲害給我國帶來了嚴(yán)重的糧食減產(chǎn)問題，因此農(nóng)作物病蟲害識別檢測和防治處理的研究對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著重要意義。通過運用人工智能技術(shù)可以對農(nóng)作物進行識別診斷，幫助農(nóng)民及時采取正確的方法，以減少病蟲害帶來的損失，提升農(nóng)作物的品質(zhì)和產(chǎn)量。圖像識別可以用于量方。山西低空安防圖像識別模塊供應(yīng)商

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計算機的圖像識別技術(shù)是一個相對的異常高維的圖像識別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，比較直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(PCA)和線性奇異分析(LDA)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)**，所求的是整個數(shù)據(jù)總和的比較好低維投影。遼寧車載輔助圖像識別模塊人工智能

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