监控视频图像识别模块

人脸识别始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新，人脸识别技术也获得了很大的突破，同时人脸识别也是生物特征的应用。其技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说，人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库，然后进行机器学习，通过采集需要解锁对象的面部数据，放进数据库进行比对，然后完成解锁。远海牧场的安全可以由RK3588图像处理板。监控视频图像识别模块

图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。贵州双光成像图像识别模块技术RK3588图像处理板能够用于工地安全监控。

近些年来，随着我国经济的快速发展，国家各项建设都蒸蒸日上，成绩显而易见。但与此同时，也让资源与环境受到了严重破坏。我们的生产生活每天都会残留数以万计的废物，给环境造成了负担。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关，而人们对于环境污染问题反映强烈却東手无策，这两者间的矛盾日益尖锐。人们日常生活中的垃圾主要包括有害垃圾、厨余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾这四类。对不同类别的垃圾应采取不同分类方法，如果投放不当，可能会导致各种环境污染问题。

图像识别以图像处理为基础，是指以图像为对象所开展的各种处理性工作，包括编码、压缩、复原及分割等。图像处理过程中，以图像输入后，一般情况下也会通过图像形态进行输出。在图像识别过程中，将处理后的图像输入，一般情况下输出类别与图像结构分析。也就是说，图像识别是一个自原始图像到物体类型的过程，原始图像经过图像处理后，抽取特征并加以分类对比，以图像样本库资源作为对比分析的参考依据，然后确定物体类型。从本质上来讲，可以将图像识别看作是对图像分类与描述进行研究的过程。在图像识别过程中，在对图像中物体进行检测分离之后，将物体特征提取出来，以形状、纹理特征等作为提取对象，一般将图像处理融入到图像特征提取环节中。待对比分析明确物体类型后，从结构层面上对图像进行分析。AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。

当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片，其实在"看到"与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程，这个识别的过程和搜索有些类似，在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。辽宁低空安防图像识别模块AI智能

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在农业领域，除了喷药，杂草处理也能够自动化进行。搭载图像处理板的割草机器人，能够通过定制的算法，在工业级板卡RK3588的强大运算下，快速分析识别农田中，不同植物的类别，进而精确割草。割草的速度能够达到1.2m/s，非常适用于大型农田，并且还可以通过智能算法进行机器人的完美避障，遇到泥块、石头这些障碍物可以轻松绕过。此外，在作物果实成熟时，搭载RK3588图像处理板的采摘机器人也能够进行自动化果实采摘，板卡强大的性能和处理能力，完全适应各种环境的户外作业，也能够保持精确的识别度，快速完成每一株作物的果实采摘。监控视频图像识别模块