深度學習是機器學習的一個分支，只在近十年內(nèi)才得到廣泛的關注與發(fā)展。它與機器學習不同的，它模擬我們?nèi)祟愖约喝プR別人臉的思路。比如，神經(jīng)學家發(fā)現(xiàn)了我們?nèi)祟愒谡J識一個東西、觀察一個東西的時候，邊緣檢測類的神經(jīng)元先反應比較大，也就是說我們看物體的時候永遠都是先觀察到邊緣。就這樣，經(jīng)過科學家大量的觀察與實驗，總結(jié)出人眼識別的模式是基于特殊層級的抓取，從一個簡單的層級到一個復雜的層級，這個層級的轉(zhuǎn)變是有一個抽象迭代的過程的。深度學習就模擬了我們?nèi)祟惾ビ^測物體這樣一種方式，首先拿到互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)，拿到以后才有海量樣本，把海量樣本抓取過來做訓練，抓取到重要特征，建立一個網(wǎng)絡，因為深度學習就是建立一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡，肯定有很多層。有些簡單的算法可能只有四五層，但是有些復雜的，像剛才講的谷歌的，里面有一百多層。當然這其中有的層會去做一些數(shù)學計算，有的層會做圖像預算，一般隨著層級往下，特征會越來越抽象。RV1126是純國產(chǎn)化板卡。云南視頻圖像識別模塊技術

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標識別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結(jié)合效率和準確性的強大解決方案，延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。據(jù)悉，YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實現(xiàn)了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數(shù)數(shù)量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數(shù)減少了25%。云南車流圖像識別模塊接口豐富用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。

管人員遠程操控無人機在道路上空進行巡飛，就能夠發(fā)現(xiàn)哪條路上有違停車輛。相較于傳統(tǒng)治理，無人機擁有更高視野及機動性。在提前規(guī)劃無人機航線后，“自動機場”內(nèi)部署的無人機會定時進行空中巡視，一旦發(fā)現(xiàn)違停車輛即開展圖像取證。隨后，后臺系統(tǒng)將實時推送違停提示短信至車主，提醒其在10分鐘內(nèi)駛離。對于規(guī)定時間內(nèi)未駛離的車輛，系統(tǒng)將通知附近的警力趕赴現(xiàn)場，二次取證并進行整治。這個過程中，可以利用無人機吊艙進行輔助，吊艙的使用能夠進一步提升效率。例如成都慧視開發(fā)的VIZ-GT07D微型三軸雙光慣性穩(wěn)定吊艙，吊艙集成了640×512高分辨率紅外相機、1300萬像素的全高清可見光相機和陀螺穩(wěn)定平臺。當發(fā)現(xiàn)違停車輛時，無需抵近，即便是夜間也能夠通過變焦放大就能夠?qū)囕v進行信息取證。

圖像識別以圖像處理為基礎，是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中，以圖像輸入后，一般情況下也會通過圖像形態(tài)進行輸出。在圖像識別過程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構分析。也就是說，圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程，原始圖像經(jīng)過圖像處理后，抽取特征并加以分類對比，以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據(jù)，然后確定物體類型。從本質(zhì)上來講，可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中，在對圖像中物體進行檢測分離之后，將物體特征提取出來，以形狀、紋理特征等作為提取對象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中。待對比分析明確物體類型后，從結(jié)構層面上對圖像進行分析?；垡暪怆姷墓I(yè)級板卡有哪些？

工業(yè)4.0就是無人作業(yè)的天下，各行各業(yè)都在進行無人化改造，農(nóng)業(yè)領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向，我國已經(jīng)成功建立了31個無人農(nóng)業(yè)作業(yè)實驗區(qū)。這些無人農(nóng)業(yè)作業(yè)試驗區(qū)覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農(nóng)機和系統(tǒng)62萬臺(套)，智能化作業(yè)面積達到1.7億畝。綜合抽樣統(tǒng)計，作業(yè)效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農(nóng)業(yè)區(qū)利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設備要想實現(xiàn)這些功能要么是人工的遠程精細操控，要么就是靠圖像處理來實現(xiàn)完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠?qū)崿F(xiàn)精細的目標識別和檢測，例如無人機，在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內(nèi)置圖像處理板，無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。RK3399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。山東視覺算法圖像識別模塊供應商

工程師以RV1126核心板為基礎進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。云南視頻圖像識別模塊技術

成都慧視光電技術有限公司開發(fā)的吊艙均搭載了高性能國產(chǎn)化芯片RK3588開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，這款板卡內(nèi)部植入了自主研發(fā)的智能圖像算法，架構更先進，核心數(shù)8核（4大4?。?，算力6.0TOPS，支持豐富的輸出接口，同時支持H264、H265兩類視頻編碼?？蓪崟r對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據(jù)輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。能夠讓無人機的“眼睛”智能化，讓高空目標識別、信息偵查、鎖定跟蹤成為可能。云南視頻圖像識別模塊技術