吉林目标跟踪图像识别模块专业团队

目前地铁客流信息主要是通过AFC系统的过闸数据进行统计。但AFC*能提供进出付费区的乘客数量，在闸机外部占据很大空间的区域却没有很好的客流统计手段。乘客乘车首先要进入车站进行安检、购票等动作，如果不能很好地管控**区的客流，在大客流情况下未能及时进行疏导，很容易导致拥堵等事件。如果可以对车站客流情况进行实时统计分析，可以有效提高客流管控能力，减少安全生产事故。各个点位的客流统计相机，在有乘客通过其监视范围时，自动进行计数及记录进入、离开方向所有点位的计数信息实时汇聚至平台端平台端根据客流实时数据进行分析展示，如每小时进出站人数、日客流量、实时在站人数等信息，为运营人员及时进行客流疏导等业务提供数据参考。高精度的图像识别可以用成都慧视开发的RK3588图像处理板。吉林目标跟踪图像识别模块专业团队

基于深度学习的人脸识别方法，以稀疏自编码神经网络和softmax分类器构建深度层次网络为例，并对该深度层次网络进行了训练。为了验证深度学习方法的人脸识别率，分别在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人脸数据库上做算法测评，测试内容有softmax分类器人脸识别、深度网络顶层微调算法和深度网络整体微调算法三个方面。对各个数据库的人脸图像进行的预处理有直方图均衡化、非局部均值算法、小波变换处理、Retinex图像增强算法以及同态滤波算法。另外，使用深度网络整体微调算法对低分辨率问题做了进一步验证。然后利用matlab GUI编程实现一个基于稀疏自编码神经网络和softmax分类器的人脸识别系统，该系统的深度层次网络的层次和节点可调，且具备完整的识别功能。云南RK3399处理板图像识别模块人工智能芯片RV1126是国产化板卡吗？

近年来，我国轨道交通行业发展迅猛，由于其不占地面道路、客运量大、能耗低等优势，各城市积极投入轨道交通建设。同时，由于其安全可靠、快速便捷等特点，轨道交通也逐步成为市民出行的优先。地铁车站作为地铁的关键节点，是地铁服务水平、管理水平、智能化水平的直接体现。随着巨量客流带来车站客运业务的巨大压力，当前车站客运业务人工处理为主，缺乏集成程度高、规范统一的智能化技术手段，当前线网客流不断攀升，单站客运服务压力日趋严峻。

传统的自动化系统因建设阶段不同相互间较为孤立，业务执行需要操作多个终端。同时车站员工需要高频次在多区域执行人工巡检，并大量使用纸质台账和公告，智能化程度亟待提升。与此同时，随着工业4.0、物联网、人工智能等前沿技术的快速发展及移动应用的快速普及，乘客需求也在不断变化和拓展，信息获取的便利性、多样性，导向信息的及时性、准确性，乘坐体验的丰富性和多元性，被越来越多的市民所关注。以车站智能视频图像分析系统为切入点，对传统视频监控系统进行智能化改造，从提高车站智慧水平、提高车站运营效率和效益、改善乘客用户体验的角度出发，依托更多的先进技术手段，使车站能够为地铁日常运营提供更为高效的工作方式、更加质量的乘客自助服务以及更加智能的辅助决策。国产化主板生产商—慧视光电。

为了制造一个的汽车零部件，人们需要和机器协作来采购原材料，评估其质量，将它们运输到工厂进行加工，通过质量检查的合格产品会离开工厂，然后零售商或终端用户会收到它们。无论这个产品是在运输中，甚至是还没有组装，机器视觉均提供了一种自动处理它的程序。它提高了各个部门的效率，如装配，并保持更高和更一致的质量水平。有些应用程序很简单，比如在仓库地板上画一条线，让无人驾驶的车辆安全地不越线行驶。其他的机器视觉应用甚至更加复杂，即使是简单的例子也有改变游戏规则的可能。在工业世界中，机器视觉的一些典型例子曾经被是认为很难或不可能外包给机器人的。正如前文提到的，在涉及践行成本、商誉和客户方面，在仓库中拣货就是一个涉及高失误风险的过程，产品损坏、物品位置和SKU的细微变化均有可能造成失误，因此采用机器学习进行货物拣选是一种上上策。RV1126图像处理板能够定制吗？吉林目标跟踪图像识别模块专业团队

RV1126是纯国产化图像处理板。吉林目标跟踪图像识别模块专业团队

在自动驾驶领域，我们需要面对复杂的行驶环境。相比高速场景，城市道路情况更加复杂，路口多、车道复杂，还有非机动车和行人。就比如在一个红绿灯路口，面对不同的方向，车辆就需要找到正确的车道，同时还需要防范行人和非机动车。但想要实现更高阶的自动驾驶，城市场景又是必经之路，不可能一直停留在高速及城市快速路的阶段，并且用户用车的场景中城市占比要远高于高速场景，因此高精度的目标识别就显得尤为关键，成都慧视开发的RK3588图像处理板具备工业级性能，能够实现快速精确的目标识别，且高精度的算法也能支撑复杂的城市道路环境。吉林目标跟踪图像识别模块专业团队

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