人臉識別始于20世紀(jì)60年代，隨著計算機(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)入初級的應(yīng)用階段則在90年后期，以美國、日本和德國的技術(shù)為主。隨著人工智能的發(fā)展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術(shù)也獲得了很大的突破，同時人臉識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?？偟膩碚f，人臉識別的原理是收集用戶的面部數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，然后進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，通過采集需要解鎖對象的面部數(shù)據(jù)，放進(jìn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，然后完成解鎖。生活中很多地方都有圖像處理的影子。云南雙光成像圖像識別模塊技術(shù)

在人工智能時代，圖像標(biāo)注不僅能夠反哺AI的發(fā)展，還能進(jìn)一步降低項(xiàng)目成本。傳統(tǒng)的圖像標(biāo)注需要人工采用文本或者相應(yīng)工具機(jī)械式的進(jìn)行圖像標(biāo)簽分配，例如谷歌就曾大量使用圖像驗(yàn)證碼，用戶在進(jìn)行驗(yàn)證碼點(diǎn)擊的時候也在進(jìn)行圖像人工標(biāo)注。當(dāng)然，每個人點(diǎn)擊的數(shù)量有限，你可能還會覺得很有趣，但當(dāng)這成為一種常態(tài)，成為一項(xiàng)工作的時候，就是極其令人感到枯燥而又乏味的一件事。因此，一方面為了解決這項(xiàng)必要且乏味工作帶來的枯燥感，一方面提高圖像分類標(biāo)注的效率。AI圖像標(biāo)注開始進(jìn)入圖像分類標(biāo)注的歷史舞臺，許多大公司都相繼推出了自己的產(chǎn)品，但是高額的費(fèi)用、地域的限制、數(shù)據(jù)安全等問題讓許多中小企業(yè)甚至企事業(yè)單位望而卻步?；垡暪怆娡瞥龅腟peedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺正在改變?nèi)粘５膱D像標(biāo)注的歷史，平民化、性價比高的特點(diǎn)讓你不再艷羨那些AI圖像標(biāo)注工具，真正走入“千萬家”。湖北自主研發(fā)圖像識別模塊AI智能RK3588圖像處理板是我司自主研發(fā)的圖像識別模塊板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU。

我國擁有世界上很長的輸電電網(wǎng)，在2019年，全國電網(wǎng)鋪設(shè)線路總長度達(dá)到563萬公里，具備廣覆蓋大規(guī)模的特點(diǎn)。給我國經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和人民生活提供了基礎(chǔ)保障。但隨之也面臨著嚴(yán)峻的電網(wǎng)維護(hù)任務(wù)，在以前，為了有效進(jìn)行電網(wǎng)維護(hù)，會出現(xiàn)經(jīng)常性的停電，給我們的生產(chǎn)生活造成了一定的困擾，要知道，在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的當(dāng)下，如果發(fā)生停電，所造成的經(jīng)濟(jì)損失是不可估量的。因此定期的進(jìn)行電網(wǎng)維護(hù)是電力行業(yè)很重要的工作。面對如此龐大的電網(wǎng)規(guī)模，我們的一代代電力運(yùn)維工程師不辭艱辛付出了巨大的代價。

對于圖像識別來說，常見的的應(yīng)用領(lǐng)域莫過于人臉識別。人臉識別實(shí)質(zhì)上是屬于圖像識別的一種，它是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種識別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對檢測到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。正是人臉識別技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，才使我們國家遍布每個角落的天眼工程、雪亮工程，有了更大的應(yīng)用空間，也使得我們的國家更為安全。工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進(jìn)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。

國內(nèi)頭部數(shù)據(jù)采集標(biāo)注服務(wù)商云測數(shù)據(jù)在圖像識別數(shù)據(jù)服務(wù)的實(shí)踐我們了解到,其訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)方案已經(jīng)在眾多的圖像識別應(yīng)用中落地,包含汽車、手機(jī)、工業(yè)、家居、金融、安防、新零售、地產(chǎn)等行業(yè)。以智能駕駛場景為例,通過數(shù)據(jù)采集服務(wù),可對智能駕駛主流應(yīng)用場景包括DMS與ADAS進(jìn)行覆蓋,包括駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、物體采集等眾多場景的搭建采集;在數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)方面可滿足圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點(diǎn)云、2D/3D融合、全景語義分割等標(biāo)注類型,從而獲取高效、安全的,貼合應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)。從模型訓(xùn)練的源頭保證圖像視頻識別技術(shù)的準(zhǔn)確性,增強(qiáng)各大企業(yè)人工智能優(yōu)勢的優(yōu)勢,塑造企業(yè)核心數(shù)據(jù)壁壘。高精度的圖像識別可以用成都慧視開發(fā)的RK3588圖像處理板。湖北自主研發(fā)圖像識別模塊AI智能

目標(biāo)識別用慧視光電的板卡！云南雙光成像圖像識別模塊技術(shù)

圖像識別技術(shù)的高價值應(yīng)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(jìn)展的背后推動力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)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(qiáng)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(yuǎn)遠(yuǎn)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(xué)習(xí)在圖像識別方面已經(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ΑＴ颇想p光成像圖像識別模塊技術(shù)