當(dāng)看到一張圖片時(shí)，我們的大腦會(huì)迅速感應(yīng)到是否見(jiàn)過(guò)此圖片或與其相似的圖片，其實(shí)在"看到"與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別過(guò)程，這個(gè)識(shí)別的過(guò)程和搜索有些類(lèi)似，在這個(gè)過(guò)程中，我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類(lèi)別進(jìn)行識(shí)別，查看是否有與該圖像具有相同或類(lèi)似特征的存儲(chǔ)記憶，從而識(shí)別出是否見(jiàn)過(guò)該圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，通過(guò)分類(lèi)并提取重要特征而排除多余的信息來(lái)識(shí)別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會(huì)非常明顯，有時(shí)又是很普通，這在很大的程度上影響了機(jī)器識(shí)別的速率?？傊?，在計(jì)算機(jī)的視覺(jué)識(shí)別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述?；垡旳I圖像處理板是高精度識(shí)別的板卡。貴州雙光成像圖像識(shí)別模塊平臺(tái)

圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別，顧名思義，就是對(duì)圖像做出各種處理。分析，然后識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。圖像識(shí)別并不只是用人類(lèi)的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類(lèi)的識(shí)別能力很強(qiáng)大，但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì)，人類(lèi)自身識(shí)別能力已經(jīng)滿(mǎn)足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類(lèi)研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息，解決人類(lèi)無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。安徽邊海防圖像識(shí)別模塊定制方案慧視光電開(kāi)發(fā)的慧視RV1126圖像處理板，采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，除了噴藥，雜草處理也能夠自動(dòng)化進(jìn)行。搭載圖像處理板的割草機(jī)器人，能夠通過(guò)定制的算法，在工業(yè)級(jí)板卡RK3588的強(qiáng)大運(yùn)算下，快速分析識(shí)別農(nóng)田中，不同植物的類(lèi)別，進(jìn)而精確割草。割草的速度能夠達(dá)到1.2m/s，非常適用于大型農(nóng)田，并且還可以通過(guò)智能算法進(jìn)行機(jī)器人的完美避障，遇到泥塊、石頭這些障礙物可以輕松繞過(guò)。此外，在作物果實(shí)成熟時(shí)，搭載RK3588圖像處理板的采摘機(jī)器人也能夠進(jìn)行自動(dòng)化果實(shí)采摘，板卡強(qiáng)大的性能和處理能力，完全適應(yīng)各種環(huán)境的戶(hù)外作業(yè)，也能夠保持精確的識(shí)別度，快速完成每一株作物的果實(shí)采摘。

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?？偟膩?lái)說(shuō)，人臉識(shí)別的原理是收集用戶(hù)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。無(wú)人機(jī)小吊艙可以采用慧視RK3588圖像處理板實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程目標(biāo)鎖定。

國(guó)內(nèi)頭部數(shù)據(jù)采集標(biāo)注服務(wù)商云測(cè)數(shù)據(jù)在圖像識(shí)別數(shù)據(jù)服務(wù)的實(shí)踐我們了解到,其訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)方案已經(jīng)在眾多的圖像識(shí)別應(yīng)用中落地,包含汽車(chē)、手機(jī)、工業(yè)、家居、金融、安防、新零售、地產(chǎn)等行業(yè)。以智能駕駛場(chǎng)景為例,通過(guò)數(shù)據(jù)采集服務(wù),可對(duì)智能駕駛主流應(yīng)用場(chǎng)景包括DMS與ADAS進(jìn)行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車(chē)載語(yǔ)音采集、物體采集等眾多場(chǎng)景的搭建采集;在數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)方面可滿(mǎn)足圖片通用拉框、車(chē)道線、DMS、3D點(diǎn)云、2D/3D融合、全景語(yǔ)義分割等標(biāo)注類(lèi)型,從而獲取高效、安全的,貼合應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)。從模型訓(xùn)練的源頭保證圖像視頻識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確性,增強(qiáng)各大企業(yè)人工智能優(yōu)勢(shì)的優(yōu)勢(shì),塑造企業(yè)核心數(shù)據(jù)壁壘?；垡昍K3399PRO圖像跟蹤板支持圖像識(shí)別模塊識(shí)別目標(biāo)（人、車(chē)）。江蘇圖像識(shí)別模塊

RK3588是小型化純國(guó)產(chǎn)板卡。貴州雙光成像圖像識(shí)別模塊平臺(tái)

對(duì)進(jìn)銷(xiāo)存、訂貨、選品、商業(yè)選址都很有幫助。大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的算法會(huì)根據(jù)近幾年的數(shù)據(jù)，加上天氣、節(jié)日、時(shí)間段的影響，機(jī)器就可以處理進(jìn)銷(xiāo)存的訂貨、研究用戶(hù)的消費(fèi)行為，對(duì)未來(lái)的選品和定價(jià)都非常有幫助。圖像識(shí)別、聲音識(shí)別、數(shù)字化人工智能算法三大技術(shù)只能搭起機(jī)器識(shí)別的骨架，但如何讓零售變的更加智能，還需要更深層次的技術(shù)做支持，如何在表層技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行更深層次的剖析，是現(xiàn)在智能零售業(yè)急需解決的問(wèn)題，下面我們就智能零售中運(yùn)用比較多的技術(shù)——圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)要的解析。貴州雙光成像圖像識(shí)別模塊平臺(tái)