重庆自主识别图像识别模块算法

深度学习是机器学习的一个分支，只在近十年内才得到广泛的关注与发展。它与机器学习不同的，它模拟我们人类自己去识别人脸的思路。比如，神经学家发现了我们人类在认识一个东西、观察一个东西的时候，边缘检测类的神经元先反应比较大，也就是说我们看物体的时候永远都是先观察到边缘。就这样，经过科学家大量的观察与实验，总结出人眼识别的模式是基于特殊层级的抓取，从一个简单的层级到一个复杂的层级，这个层级的转变是有一个抽象迭代的过程的。深度学习就模拟了我们人类去观测物体这样一种方式，首先拿到互联网上海量的数据，拿到以后才有海量样本，把海量样本抓取过来做训练，抓取到重要特征，建立一个网络，因为深度学习就是建立一个多层的神经网络，肯定有很多层。有些简单的算法可能只有四五层，但是有些复杂的，像刚才讲的谷歌的，里面有一百多层。当然这其中有的层会去做一些数学计算，有的层会做图像预算，一般随着层级往下，特征会越来越抽象。图像识别模块图像分析是人工智能的重要组成部分。重庆自主识别图像识别模块算法

成都慧视光电技术有限公司开发的吊舱均搭载了高性能国产化芯片RK3588开发而成的Viztra-HE030图像处理板，这款板卡内部植入了自主研发的智能图像算法，架构更先进，核心数8核（4大4小），算力6.0TOPS，支持丰富的输出接口，同时支持H264、H265两类视频编码。可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。能够让无人机的“眼睛”智能化，让高空目标识别、信息侦查、锁定跟踪成为可能。江西RV1126处理板图像识别模块电子元器件振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。

无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后，达到了实现智能识别的硬件条件，但是传统的摄像头只能获取图像，并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的关键还是在于模仿人眼一样进行视觉处理，然后AI进行智能提取和分析图像，再和训练模型进行快速比对，从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。要想实现目标识别需要的硬件支持就是AI图像处理板。图像处理板通过算法的赋能，就能够对目标区域的物体进行AI识别分析，从而做出判断。由于无人机作业的环境复杂，因此对于图像处理板的要求需要进一步提升。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板，采用了工业级芯片RK3588，采用先进架构，8核（4大4小）处理，算力能够达到6.0TOPS。同时，慧视光电能够根据需求环境定制丰富的输出接口。

在林河生态维护中一些例如垃圾偷倒、破坏林地、违规种养、偷排污水等问题对于人工巡检来说也是一大难点，要么难以发现，要么发现的不及时，而无人机的巡航能够尽可能做到时效性。另外，林河生态资源保护工作中，无人机可以捕捉到许多人工难以察觉的细节，如树木的生长状况、病虫害的发生情况、河道的夜间漂浮垃圾等，及时为管理人员提供更为准确的信息。无人机灵活便捷的特点可以很好地应用在此，可以说，无人机的运用是当下打造智慧林河长制的有利技术。RV1126是小型国产化板卡.

我国家的机动车数量庞大，但是停车位的建设却没有很好的跟上节奏，这也就导致许多车在出行时找不到停车位，车主也就不得不临时将车停放在路边。随着路边停放车辆的不断增多，原本宽敞的道路也就变得狭窄，严重时甚至会堵得水泄不通。此外，一些大车由于阻挡视野，还容易造成“鬼探头”等事故。通常情况下，交管部门会利用路边的抓拍设备进行违停抓拍或者巡逻车进行巡逻，但是从实际效果来看，作用并不明显。于是，无人机被派上用场。慧视微型双光吊舱非常适用于无人机领域。山东机载吊舱图像识别模块提供商

慧视RK3588图像跟踪板支持图像识别模块识别目标（人、车）。重庆自主识别图像识别模块算法

这个过程中，如何让无人机理解并提取分析图像很关键，这就需要高精尖的目标识别算法。成都慧视开发的AI智能算法分析是一种计算机的“分析”和“识别”技术，是一种计算机“视觉”科技，也就是把摄像机当作人的“眼睛”，智能设备终端作为人的“大脑”，让视频系统具有人一样的判断危险或者其他特殊情况发生的能力。图像处理板和这样的目标识别算法的合力之下，就可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。这就是无人机实现智能识别的一种高效方法，通过实时的目标识别处理无人机获取的数据，让无人机的工作更加高效。重庆自主识别图像识别模块算法