成都运动轨迹图像识别模块平台

索尼旗下的SONY-7520型号的摄像头作为高倍变焦镜头，能够广泛应用于安防、无人机吊舱、周界监控、边海防监控、森林防火等领域。特别是无人机吊舱，在图像处理板的赋能下，索尼7520相机能够让我们检测、追踪更多的细节，比如边海防监控跟踪、电力巡检、消防救灾、目标搜索跟踪等无人机航拍应用行业。了让相机具备强大的适应、工作能力，针对于无人机将会遇到的场景、工作要求，工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。RK3588图像处理板能够识别高速移动的汽车。成都运动轨迹图像识别模块平台

人脸识别始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新，人脸识别技术也获得了很大的突破，同时人脸识别也是生物特征的新应用。其重要技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说，人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库，然后进行机器学习，通过采集需要解锁对象的面部数据，放进数据库进行比对，然后完成解锁。云南智能图像识别模块研发为什么要选择成都慧视开发的RK3588图像处理板。

图像识别技术是在不断发展的，每一代都有比较突出的一项技术涌现。神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与BP网络相融合的中经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。

人脸识别始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新，人脸识别技术也获得了很大的突破，同时人脸识别也是生物特征的应用。其技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说，人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库，然后进行机器学习，通过采集需要解锁对象的面部数据，放进数据库进行比对，然后完成解锁。慧视RK3399图像跟踪板支持图像识别模块识别目标（人、车）。

小区是社区的基本生活单元，如何守护这片净土是社会各界迫切需要解决的问题。小区安防主要以防火防盗为主，在以前，小区的防火防盗系统全靠物业保安的不间断巡逻，这一模式暴露出覆盖面、时效性不足等诸多问题。随着智慧城市建设的深入，运用各种科技设备将小区进行智慧化赋能，从而辅助防火防盗报警，物防模式相对于人防在覆盖面和监控时间有着优势。慧视光电开发的AI智能图像处理板通过定制算法的加持，能够在小区传统监控摄像头的基础上实现智慧小区的建设，能够实现门禁系统、火灾监测、周界安防、昼夜可视化小区监控等措施。慧视RV1126板卡可以用于大型公共停车场。云南智能图像识别模块研发

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深度学习是机器学习的一个分支，只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的，它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如，神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候，边缘检测类的神经元先反应比较大，也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样，经过科学家大量的观察与实验，总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取，从一个简单的层级到一个复杂的层级，这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式，首先拿到互联网上海量的数据，拿到以后才有海量样本，把海量样本抓取过来做训练，抓取到重要特征，建立一个网络，因为深度学习就是建立一个多层的神经网络，肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层，但是有些复杂的，像刚才讲的谷歌的，里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算，有的层会做图像预算，一般随着层级往下，特征会越来越抽象。成都运动轨迹图像识别模块平台