作為一家致力于圖像跟蹤板卡、算法開發(fā)的公司，為了滿足更多行業(yè)的鎖定跟蹤需求，慧視光電一直沒有停止自己的技術(shù)革新。在現(xiàn)在的許多行業(yè)當中常常用到攝像頭進行遠程跟蹤或者目標檢測，例如安防巡檢、巡湖護河執(zhí)法、無人機投彈、周界安防等，當遇到目標較小不易辨認時，雖然能夠看到更多的畫面，但是物體的細節(jié)看不清，這時就需要通過鏡頭的變倍，來放大成像，來展示更多的物體細節(jié)。在以前，如果在鎖定跟蹤時進行變焦，就會丟失目標，當遇到目標出現(xiàn)在復雜的場景中時，就容易造成再跟蹤失敗的場景，例如在安防巡檢時，有可疑人物入侵了目標區(qū)域，為了進一步獲取可疑人物的細節(jié)，需要進行畫面變倍，看看是男是女、著裝如何、有何特征等，為后期的安保人員搜尋提供信息。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。山西智慧工業(yè)圖像識別模塊專業(yè)

圖像識別技術(shù)是在不斷發(fā)展的，每一代都有比較突出的一項技術(shù)涌現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合的中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應用。吉林人流圖像識別模塊供應商國產(chǎn)自研圖像處理板RV1126。

試想一下，當你走到一家超市，沒有排隊稱重，沒有傳統(tǒng)的掃碼收銀機，也沒有手機掃碼支付，只有一臺擁有5個攝像頭的收銀機，被AI賦能的智能零售技術(shù)相比于舊的零售業(yè)中所使用的人工結(jié)算方法，條形碼掃碼，以及沒有被大量使用的RFID技術(shù)，智能零售可以讓客戶驗到更便捷、更快速的稱重、掃碼、結(jié)賬過程，用戶好感度由此提升，人臉識別與顧客會員體系掛鉤。顧客到店里，超市會提供更好的服務(wù)，結(jié)賬時的自動識別商品，會更加節(jié)省人們的時間，讓購物更加便捷。隨著商品識別發(fā)展，機器人也可以整理貨架、分揀貨物、移動貨位，代替人類做一些簡易的、重復性的工作，生產(chǎn)效率會提升很多。

索尼旗下的SONY-7520型號的攝像頭作為高倍變焦鏡頭，能夠廣泛應用于安防、無人機吊艙、周界監(jiān)控、邊海防監(jiān)控、森林防火等領(lǐng)域。特別是無人機吊艙，在圖像處理板的賦能下，索尼7520相機能夠讓我們檢測、追蹤更多的細節(jié)，比如邊海防監(jiān)控跟蹤、電力巡檢、消防救災、目標搜索跟蹤等無人機航拍應用行業(yè)。了讓相機具備強大的適應、工作能力，針對于無人機將會遇到的場景、工作要求，工程師以RV1126核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。

圖像識別技術(shù)的高價值應用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務(wù)，精心設(shè)計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設(shè)計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?。RK3588圖像處理板是工業(yè)級別的。河北智能圖像識別模塊

慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。山西智慧工業(yè)圖像識別模塊專業(yè)

當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應到是否見過此圖片或與其相似的圖片，其實在"看到"與“感應到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似，在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術(shù)也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率?？傊?，在計算機的視覺識別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進行描述。山西智慧工業(yè)圖像識別模塊專業(yè)