四川智慧工业图像识别模块专业团队

7月28日开幕的成都大运会为大家带来了一场视觉盛宴。本次大运会，除了成都各种美食、大熊猫外，各类智能服务的出现也着实亮眼。“蓉宝”机器人“蓉宝”机器人以熊猫为外形，具备应急、答疑、翻译等功能。能够在场馆中心递送应急包、自动体外除颤器(AED)等医疗应急工具。一旦场馆内发生突发状况，就可以扫码唤来“蓉宝”机器人。在自动弹出急救包的同时，机身上那块屏幕可以播放示范视频，还能和医生进行远程连线，获得线上急救指导。RV1126图像处理板是国产的吗？四川智慧工业图像识别模块专业团队

人工智能是计算机学科的一个分支，深度学习、机器视觉是机器学习研究中的一个领域。深度学习和机器视觉主要是针对图形进行更深层次的挖掘和分析，是人工智能的实际应用。而人工智能除了对图形的处理外，还包括对语音、运动、社交等方面的处理和控制。由于机器视觉主要是对图像进行识别，因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。以智能交通行业为例，机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点，目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了大量应用,具体体现在车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。成都运动图像识别模块技术智能图像处理方案提供商—慧视光电。

大数据和机器学习让计算机变得特别聪明，以至于使计算机能够在某些领域很大程度的超过人类的极限能力，比如谷歌AlphaGo战胜了李世石，而人工智能的目的不只是让计算机和人类下下棋而已，可以说未来几十年将面临由大数据带来的智能变化，机器会获得越来越先进的能力。但实际上，人工智能的应用范围博大精深，繁冗复杂，在每一个垂直领域的应用都需要克服难以想象的障碍。所以，我们先拆分大脑的功能，让机器一点点实现智能化。人的大脑需要借助各种感官，如眼睛、耳朵等，感知外界信息，然后进行判断，这其中用机器来代替人眼来做测量跟判断的动作，称为机器视觉，机器视觉是人工智能学科中发展的**为快速的分支，而当今大家熟知的人脸识别技术就是机器视觉富有挑战性的课题之一。

在人脸识别领域，传统的人脸特征都是人工选取，例如SIFT，HOG等等，但是人工选取特征是一件非常费力事情，并且选取特征的好坏很大程度上依赖于经验和运气，而深度学习是一种无监督学习自动学习特征的方法，可以更好的表达样本。人脸识别以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性拥有着广阔的应用前景和科研价值，因此使用深度学习方法的对人脸识别进行研究，可以在光照、表情、姿态以及低分辨率等问题进行改进。成都慧视的AI识别算法也能根据不断学习以获得更好的识别能力。运用于监控系统的图像处理技术。

慧视双光微型吊舱，红外光的对车作用距离为（4.6m×2.3m）；人工识别距离为1.0km；自动识别距离为0.5km；可见光对车的作用距离为（4.6m×2.3m）；人工识别距离为2.0km；自动识别距离可达1.0km；摄像头的工作范围能够达到水平-150°~150°，垂直距离为-110°~10°。对物体的识别数量不少于8个，识别准确率≥85%。远距离、多角度、昼夜成像的特点使得这款微型吊舱非常适用于无人机领域。而双光微型吊舱+慧视AI图像处理板的方案，则能够为需求者提供整合便利，省去自我搭配研发的时间，实现快速集成运用。成都慧视的板卡制作工艺很精良。福建RK3399处理板图像识别模块软件开发

RK3588图像处理板识别概率超过85%。四川智慧工业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。四川智慧工业图像识别模块专业团队