圖像識(shí)別在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用非常多，它具有直觀、無創(chuàng)傷、安全方便等特點(diǎn)。在臨床診斷和病理研究中借助圖像識(shí)別技術(shù)，例如CT(ComputedTomography)技術(shù)等。在機(jī)器視覺領(lǐng)域，作為智能機(jī)器人的重要感覺，機(jī)器視覺主要進(jìn)行3D圖像的理解和識(shí)別，該技術(shù)也是目前研究的熱門課題之一。機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域也十分，例如用于偵察、危險(xiǎn)環(huán)境的自主機(jī)器人，郵政、醫(yī)院和家庭服務(wù)的智能機(jī)器人。此外機(jī)器視覺還可用于工業(yè)生產(chǎn)中的工件識(shí)別和定位，太空機(jī)器人的自動(dòng)操作等。在通訊領(lǐng)域方面，通訊應(yīng)用上包括圖像傳輸、電視電話、電視會(huì)議等。成都慧視開發(fā)的RK3588圖像處理板性能優(yōu)。河南自主研發(fā)圖像識(shí)別模塊目標(biāo)檢測

經(jīng)過驗(yàn)證，這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維，使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。江西RK3399Pro開發(fā)板圖像識(shí)別模塊算法定制圖像處理板自持Al算法。

AI智能電子秤和智慧農(nóng)貿(mào)智能秤可以集稱重收銀打印一體化，顧客將要買的生菜菜品放置AI智能電子秤和智慧農(nóng)貿(mào)智能秤的秤盤上，再由檔主按鍵選擇是屬于什么品類的商品，就能準(zhǔn)確快速稱重并計(jì)算應(yīng)付金額。一些生鮮AI識(shí)別電子秤具備圖像識(shí)別功能，甚至不用檔主來判斷是什么商品種類，憑借智能攝像頭和算法就能自動(dòng)識(shí)別，無需人手操作就能自動(dòng)完成稱重收銀環(huán)節(jié)。這將有助于幫助解決偷重減重，或者有人偷偷替換農(nóng)貿(mào)市場檔主的收款碼，將自己的收款碼覆蓋掉檔主二維碼，導(dǎo)致顧客付的錢都流入了不法之徒的錢包里；也有出現(xiàn)顧客已付款，但檔主認(rèn)為顧客還沒給錢，雙方各執(zhí)一詞，發(fā)生紛爭的問題。

近年來，隨著計(jì)算機(jī)處理能力的大幅度提高和數(shù)以億計(jì)海量數(shù)據(jù)的累積，人工智能在經(jīng)歷了兩次熱潮與寒冬后，又重新回歸到我們的視野，人類進(jìn)入了第三次人工智能熱潮階段。2016年3月，AlphaGo以總比分4比1戰(zhàn)勝李世石，被普遍認(rèn)為是本次人工智能熱潮的里程碑事件。AlphaGo取勝的關(guān)鍵在于人工智能算法的運(yùn)用。2012年10月，在計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別前沿的ImageNet競賽中，人工智能算法在識(shí)別準(zhǔn)確率上突飛猛進(jìn)，甚至超過了普通人類的肉眼識(shí)別準(zhǔn)確率，由此開始迎來人工智能算法的爆發(fā)時(shí)期。人工智能算法迅速在語音識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、自然語音處理等不同領(lǐng)域攻城略地，其被推向了各個(gè)主流應(yīng)用領(lǐng)域，比如交通運(yùn)輸、銀行、保險(xiǎn)、醫(yī)療、教育和法律等，快速實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)鏈條的有機(jī)結(jié)合。生活中很多地方都有圖像處理的影子。

在地鐵站的上下扶梯、大客流通道等處，容易發(fā)生乘客摔倒事件。當(dāng)客流量較大且未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)時(shí)，容易進(jìn)一步導(dǎo)致?lián)矶碌仁录?，?dǎo)致乘客人身安全收到威脅。如果能及早發(fā)現(xiàn)乘客摔倒事件，運(yùn)營人員可及時(shí)對(duì)客流進(jìn)行疏導(dǎo)，避免危險(xiǎn)升級(jí)，有效減少安全生產(chǎn)事故的發(fā)生。搭載圖像識(shí)別技術(shù)的相機(jī)識(shí)別乘客摔倒（重心下移）的動(dòng)作，將跌倒報(bào)警上報(bào)平臺(tái)平臺(tái)接收前端相機(jī)報(bào)警，進(jìn)行報(bào)警圖標(biāo)和報(bào)警聲音提示，并關(guān)聯(lián)現(xiàn)場的實(shí)時(shí)視頻、報(bào)警錄像視頻、報(bào)警圖片等信息，運(yùn)營人員根據(jù)報(bào)警提示進(jìn)行現(xiàn)場情況復(fù)核確認(rèn)，并按照地鐵運(yùn)營處置要求進(jìn)行相應(yīng)處置。板卡定制選成都慧視。吉林車載輔助圖像識(shí)別模塊AI智能

全國產(chǎn)化智能處理板應(yīng)用廣闊。河南自主研發(fā)圖像識(shí)別模塊目標(biāo)檢測

在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，圖像識(shí)別這幾年的發(fā)展突飛猛進(jìn)，但在進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ソ鉀Q。本文中，微軟亞洲研究院視覺計(jì)算組的研究員們?yōu)槲覀兪崂砟壳吧疃葘W(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面所面臨的挑戰(zhàn)以及具有未來價(jià)值的研究方向。識(shí)別圖像對(duì)人類來說是件極容易的事情，但是對(duì)機(jī)器而言，這也經(jīng)歷了漫長歲月。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，圖像識(shí)別這幾年的發(fā)展突飛猛進(jìn)。例如，在PASCALVOC物體檢測基準(zhǔn)測試中，檢測器的性能從平均準(zhǔn)確率30%飆升到了如今的超過90%。對(duì)于圖像分類，在極具挑戰(zhàn)性的ImageNet數(shù)據(jù)集上，目前先進(jìn)算法的表現(xiàn)甚至超過了人類。河南自主研發(fā)圖像識(shí)別模塊目標(biāo)檢測

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