試想一下,當(dāng)你走到一家超市,沒有排隊(duì)稱重,沒有傳統(tǒng)的掃碼收銀機(jī),也沒有手機(jī)掃碼支付,只有一臺(tái)擁有5個(gè)攝像頭的收銀機(jī),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(yàn)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(shí)別與顧客會(huì)員體系掛鉤。顧客到店里,超市會(huì)提供更好的服務(wù),結(jié)賬時(shí)的自動(dòng)識(shí)別商品,會(huì)更加節(jié)省人們的時(shí)間,讓購(gòu)物更加便捷。隨著商品識(shí)別發(fā)展,機(jī)器人也可以整理貨架、分揀貨物、移動(dòng)貨位,代替人類做一些簡(jiǎn)易的、重復(fù)性的工作,生產(chǎn)效率會(huì)提升很多。瑞芯微芯片,智能視覺處理板助力多個(gè)行業(yè)安防。河北智慧交通圖像識(shí)別模塊專業(yè)團(tuán)隊(duì)
近些年來(lái),隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,國(guó)家各項(xiàng)建設(shè)都蒸蒸日上,成績(jī)顯而易見。但與此同時(shí),也讓資源與環(huán)境受到了嚴(yán)重破壞。我們的生產(chǎn)生活每天都會(huì)殘留數(shù)以萬(wàn)計(jì)的廢物,給環(huán)境造成了負(fù)擔(dān)。這種現(xiàn)象與垃圾分類投放時(shí)的不合理直接相關(guān),而人們對(duì)于環(huán)境污染問題反映強(qiáng)烈卻東手無(wú)策,這兩者間的矛盾日益尖銳。人們?nèi)粘I钪械睦饕ㄓ泻?、廚余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾這四類。對(duì)不同類別的垃圾應(yīng)采取不同分類方法,如果投放不當(dāng),可能會(huì)導(dǎo)致各種環(huán)境污染問題。四川**級(jí)圖像識(shí)別模塊平臺(tái)RV1126圖像處理板的目標(biāo)識(shí)別能力突出。
垃圾識(shí)別需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。在進(jìn)行自動(dòng)化垃圾識(shí)別過程中,數(shù)據(jù)集采用了中國(guó)發(fā)布的垃圾分類標(biāo)準(zhǔn),該標(biāo)準(zhǔn)將人們?nèi)粘I钪谐R姷睦譃榱怂拇箢?。其中,將廢棄的玻璃、織物、家具以及電器電子產(chǎn)品等適合回收同時(shí)可循環(huán)利用的廢棄物歸為可回收垃圾。將剩菜剩飯、果皮果殼、花卉綠植以及其他餐廚垃圾等容易腐爛的廢棄物歸為廚余垃圾。將廢電池、廢藥品、廢燈管等對(duì)人們身體健康和自然環(huán)境有害而且應(yīng)當(dāng)門處理的廢棄物歸為有害垃圾。除以上三類垃圾之外的廢棄物都?xì)w為其他垃圾。
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,人臉識(shí)別的原理是收集用戶的面部數(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?;垡昍V1126圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。
圖像識(shí)別技術(shù)的高價(jià)值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊,例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能醫(yī)療等,而這些圖像識(shí)別進(jìn)展的背后推動(dòng)力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個(gè)方面:大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強(qiáng)有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計(jì)算資源。對(duì)于各種各樣的圖像識(shí)別任務(wù),精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)取得了巨大成功,但在它進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前,仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?duì)?;垡昍K3399圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。重慶性價(jià)比高圖像識(shí)別模塊板
RK3588圖像處理板怎么定制?河北智慧交通圖像識(shí)別模塊專業(yè)團(tuán)隊(duì)
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),人類自身識(shí)別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求,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)代替人類去處理大量的物理信息,解決人類無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。河北智慧交通圖像識(shí)別模塊專業(yè)團(tuán)隊(duì)