贵州双光成像图像识别模块软件

目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支，其利用视频或图像序列的上下文信息，对目标的外观和运动信息进行建模，从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。目标跟踪融合了图像处理、机器学习、比较好化等多个领域的理论和算法，是完成更高层级的图像理解(如目标行为识别)任务的前提和基础。随着计算机处理能力的飞速提升，各种基于目标跟踪的民用和***系统纷纷落地，广泛应用于智能视频监控、智能人机交互、智能交通、视觉导航、无人驾驶、无人自主飞行、战场态势侦察等领域。并结合多传感器技术，提高了对城市的主动监视和对战场的态势感知能力。能够实现多目标跟踪并完成对目标行为的异常检测。开发出了能在复杂场景下的行人跟踪和行为理解，以及可用于监测、引导交通流量并实现异常预警的公共交通管理系统。AI智能算法在智慧小区的应用。贵州双光成像图像识别模块软件

随着5G快速发展，一个万物智能互联的世纪应运而生，人工智能也随着智能互联的发展充满了生机，市场对智能图像处理板的要求也越来越高。随着国内相关行业市场对图像处理板卡要求的日益提升，慧视光电推出了目前市场上基于RV1126的较小型的图像处理板卡。产品作为人工智能通用平台，用于城管、银行、边海防、电力、无人机与机器人、车辆集成等领域，快速对现有设备完成智能化升级。同时客户可根据需求自己做适配的电源板、电气接口等进行二次开发。江西图像识别模块专业慧视光电助力电力巡检智能化进程。

图像识别技术也分为已下几步：信息的获取，预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。使用的图像识别的AI收银是基于两款硬件——“L型支架和USB式识别计算棒”而运行的，利用CNN（卷积神经网络模型），对图像的特征进行建模和提取，神经网络模型再训练过程中不断优化，根据学习到的特征准确识别图像内容。CNN不同于普通的神经网络，在图片处理这方面有更好的表现。对于任意图像，像素之间的距离与其相似性有很强的关系，而卷积神经网络的设计正是利用了这一特点。对于给定图像，两个距离较近的像素相比于距离较远的像素更为相似。卷积神经网络通过消除大量类似的不重要的连接解决了这个问题。技术上来讲，卷积神经网络通过对神经元之间的连接根据相似性进行过滤，使图像处理在计算层面可控。对于给定层，卷积神经网络不是把每个输入与每个神经元相连，而是专门限制了连接，这样任意神经元只能接受来自前一层的一小部分的输入(例如3*3或5*5)。

成都慧视光电技术有限公司技术团队长期从事智能图像处理技术与产品的研究工作，在深度学习、目标检测、目标跟踪识别和图像认知等领域积累大量相关技术基础，进行相关产品的预研开发，并在关键技术上不断关注学习全球前沿技术发展，结合所专注的产品领域，持续改进、不断创新。研发的相关软件应用于轨道交通、船舶防撞、电力运维、边海防周界等各个领域，且取得应用方的一致认可。搭载算法的处理板也大量用于安防监控、工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。智能图像处理在机场周界中的应用。

随着技术的进步，基于图像的人工智能分析开始应用到人们生活的方方面面，传统的硬件开发平台一般是基于FPGA加DSP，这种平台架构已经持续了很长时间，这种方式因为开发时间早、接口丰富、参与人员多满足了一些行业相对简单的场景需求，但是随着AI技术的持续发展，日益增长的市场需求对目标的自主检测及识别跟踪要求也越来越高，需要分析的场景也越来越复杂，原有的DSP+FPGA硬件平台已经越来越难以满足一些行业的需求。慧视光电自研多平台嵌入式开发框架，此框架支持多种硬件平台的开发，目前团队所有的嵌入式应用软件开发都基于此框架开，随着多个产品的研发，框架中积累了大量与硬件平台，图像处理，算法优化，视频输入输出，硬件加速等相关的基础软件组件，通过这些组件的复用，能极大提高软件开发效率和质量。同时，应用开发过程也会不断完善和优化此框架， 将来这个框架本身连同硬件模块也可作为公司的产品，提供给客户使用。国产化主板生产商—慧视光电。四川图像识别模块供应商

慧视光电推出全国产化RV1126处理板。贵州双光成像图像识别模块软件

无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中，通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别，为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础，这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂，基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展，采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征，经过一段时间的正确驾驶过程，便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能，无需再通过感知具体的路况和各种目标，大幅提升了辅助驾驶算法的性能。贵州双光成像图像识别模块软件

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