高性能低功耗AI智能智慧眼

传统的监控类设备有画无声，朝向哪个方向就只能监控哪个方向，只能依靠人为旋转，十分不智能。这样的弊端可以用图像处理板来解决。图像处理板在算法的加持下，能够对监控设备进行赋能，监控所能覆盖的区域将实现AI智能化监控，当有人有物靠近该区域，监控设备就能通过AI识别立即锁定跟踪，一旦有危险行为就能立即报警。对于单元门的防护，图像处理板同样能够实现智能化安防，高性能的处理器能够快速识别认证来访人信息，进而快速授权后自动开门SpeedDP能够替代传统的人工标注师。高性能低功耗AI智能智慧眼

机器视觉具有定位、识别、测量与检测四大功能，在工业领域中，机器视觉可以快速、准确地获取大量信息，并且易于自动处理，因此在质量检测方面有着广泛应用。而AI图像处理板只是实现这些功能的关键传感器。目前，国内的机器视觉领域已经形成了庞大的产业链，从以镜头、工业相机、图像捕捉与处理系统等软硬件研发制造组成的上游环节，到智能化机器视觉集成组装为主的中游环节，都非常成熟。AI的不断发展，为机器视觉不断拓展应用场景，而慧视AI图像处理板的高性能正好成为该领域的融洽解决方案，相信在不远的将来，会有越来越多的行业知道AI图像处理板将为他们带来巨大的便利。云南AI智能视觉慧视RK3399板卡可以用于大型公共停车场。

小区出入口的管理分为人员管理和车辆管理两个部分。人员管理方面，随着生物识别技术的推广和系统集成程度的成熟，人员通道管理可采用IC卡、身份证、指纹、二维码、人脸识别或人证合一等多种认证方式通过后进入，可自动识别小区业主及常住住户，无需业主手动，系统识别确认后自动开门、点亮对应楼层。人员智能门禁设计在阻止非授权人员进入的同时方便业主进出，同时也能统计人员出入数量。基于人脸识别等生物识别应用，为业主及访客提供了更安全和便捷的出入管理方式。单元门入口及家庭入口也能实现智能化安防，通过信息的上传，安防设备能够自动识别来访人员是否为该楼栋的居民，只有经过授权的人才能进入该楼栋，保障业主隐私和安全。

图像识别技术，是机器视觉的一种现实应用。它模拟人眼的观察能力，利用复杂的算法，从图像中提取关键信息。在医疗领域，它能辅助医生进行精确诊断；在安防领域，它能实现高效的人脸识别和异常行为检测；在自动驾驶领域，它能为车辆提供精确的道路信息。图像识别的应用很广，功能强大，是现代科技的重要成就。慧视光电开发的图像处理板在目标识别算法的赋能下就能够实现精确的目标识别检测，能够为使用者提供目标跟踪、定点检测等领域的便捷服务。智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析，实现降本增效。

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。越来越多的工作正在淘汰传统的人工标注模式。高性能低功耗AI智能智慧眼

通过海量的数据模型训练，SpeedDP能够更加聪明。高性能低功耗AI智能智慧眼

图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边，例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等，而这些图像识别进展的背后推动力是深度学习。深度学习的成功主要得益于三个方面：大规模数据集的产生、强有力的模型的发展以及可用的大量计算资源。对于各种各样的图像识别任务，精心设计的深度神经网络已经远远超越了以前那些基于人工设计的图像特征的方法。尽管到目前为止深度学习在图像识别方面已经取得了巨大成功，但在它进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去面对。高性能低功耗AI智能智慧眼