算法在其本質(zhì)上是解決問題的一種方式，并不限于數(shù)學，例如按照食譜介紹烤面包時，食譜上所有的步驟就是一個算法。算法根據(jù)其自身的復雜程度可以被分為以下幾種類型：人工智能算法在本質(zhì)上亦屬于一種方法或步驟?，F(xiàn)階段人工智能算法的技術(shù)發(fā)展水平處于“黑盒子”階段，開發(fā)“感知者”和“奇點”階段的算法是人工智能開發(fā)者技術(shù)發(fā)展的方向，亦是學界爭議將來是否存在的焦點問題之一。關(guān)于人工智能算法的界定，有人認為：算法不需要是軟件，從某種意義上來說，算法是基于指定的運行過程將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為期望輸出的編碼過程。板卡算法也可以找成都慧視定制。貴州視覺算法圖像識別模塊供應商

在地鐵站的安檢口、檢票機等處，由于檢查或收繳物品、插隊等行為容易引發(fā)糾紛，進而導致乘客打架事件，威脅人身安全。當其他乘客聚集進行圍觀時，容易進一步導致?lián)矶碌仁录?，導致其他乘客人身安全也受到威脅。如果能及早發(fā)現(xiàn)乘客打架事件，運營人員可及時對乘客進行勸導、對客流進行疏導，避免危險升級，有效減少安全生產(chǎn)事故的發(fā)生。搭載圖像處理技術(shù)的相機識別乘客打架（劇烈運動、肢體交叉）的動作，將打架報警上報平臺平臺接收前端相機報警，進行報警圖標和報警聲音提示，并關(guān)聯(lián)現(xiàn)場的實時視頻、報警錄像視頻、報警圖片等信息，運營人員根據(jù)報警提示進行現(xiàn)場情況復核確認，并按照地鐵運營處置要求進行相應處置，處置完成后在平臺端記錄處置情況，進行消警處理。江西人流圖像識別模塊目標檢測用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。

智能視頻圖像分析系統(tǒng)通過選取先進、成熟的智能視頻分析技術(shù)結(jié)合業(yè)務(wù)應用系統(tǒng)，充分利用現(xiàn)有攝像機進行地鐵智能化、精細化監(jiān)測與分析，可以將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與運營人員進行有效整合，提升車站內(nèi)異常事件感知能力和處置效率，提升運營管理水平，為未來在全網(wǎng)進行工程化推廣提供技術(shù)驗證和參考。主要有在比較大限度的利用現(xiàn)有攝像機視頻資源的前提下，利用智能視頻分析技術(shù)，智能感知車站異常事件和客流數(shù)據(jù)，充分調(diào)動既有的資源，可以在較少的投入下獲得較好的應用收益；

大運村還設(shè)有咖啡機器人，這個人工智能賦能下的咖啡機器人，能夠以精確的技術(shù)做出大師級別的拉花圖案咖啡，提供味覺與視覺的雙重盛宴。小吃販賣機器人大運村還有一個智能無人餐廳，里面的小吃機器人能夠24小時提供美食，機器人集自動接單、烹飪、出餐、叫號等功能于一體，還能夠自己進行清洗，妥妥的無人自動化服務(wù)。乒乓球陪練機器人成都GX體育中心體育館配備的乒乓球機器人，能實現(xiàn)擬人動作發(fā)球，訓練接球者對發(fā)球動作的觀察和預判，自定義每個球的速度、旋轉(zhuǎn)和落點。同時，可以針對訓練需求設(shè)定多種打法。系統(tǒng)包含了乒乓球訓練的22個基本動作，訓練時，不僅能監(jiān)測運動員的體力極限，還能記錄接發(fā)球的速度、落點、動作特征，形成一個數(shù)據(jù)分析模型，高效提升技戰(zhàn)術(shù)水平。智能化的圖像處理板還可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)降本增效。

讓深度學習能夠如此大行其道的關(guān)鍵要素是數(shù)據(jù)，而占大數(shù)據(jù)總量60%以上的為視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，與此同時，視頻監(jiān)控領(lǐng)域的70%以上的數(shù)據(jù)分析是用來進行圖像識別。深度學習的在安防行業(yè)的方方面面得到了應用：人臉檢測、車輛檢測、非機動車檢測、人臉識別、車輛品牌識別、行人檢索、車輛檢測、人體屬性、異常人臉檢測、人群行為分析、各種感興趣目標的跟蹤。深度學習算法不是簡單地接收數(shù)據(jù)，它在吸收原有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，能夠增量式地提升模型的性能，給予數(shù)據(jù)的選擇過程一種反饋——形成一種數(shù)據(jù)選擇機制，能夠分辨哪種類型的數(shù)據(jù)有助于持續(xù)提升模型性能，哪種類型的數(shù)據(jù)則是毫無幫助的——從而形成一種良性循環(huán)體系。國產(chǎn)自研圖像處理板RV1126。湖北低空安防圖像識別模塊提供商

自動駕駛技術(shù)會用到圖像處理技術(shù)。貴州視覺算法圖像識別模塊供應商

在人臉識別領(lǐng)域，傳統(tǒng)的人臉特征都是人工選取，例如SIFT，HOG等等，但是人工選取特征是一件非常費力事情，并且選取特征的好壞很大程度上依賴于經(jīng)驗和運氣，而深度學習是一種無監(jiān)督學習自動學習特征的方法，可以更好的表達樣本。人臉識別以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性擁有著廣闊的應用前景和科研價值，因此使用深度學習方法的對人臉識別進行研究，可以在光照、表情、姿態(tài)以及低分辨率等問題進行改進。成都慧視的AI識別算法也能根據(jù)不斷學習以獲得更好的識別能力。貴州視覺算法圖像識別模塊供應商