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让深度学习能够如此大行其道的关键要素是数据，而占大数据总量60%以上的为视频监控数据，与此同时，视频监控领域的70%以上的数据分析是用来进行图像识别。深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用：人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪。深度学习算法不是简单地接收数据，它在吸收原有数据的基础上，能够增量式地提升模型的性能，给予数据的选择过程一种反馈——形成一种数据选择机制，能够分辨哪种类型的数据有助于持续提升模型性能，哪种类型的数据则是毫无帮助的——从而形成一种良性循环体系。RK3588图像处理板识别概率超过85%。山西车流图像识别模块目标检测

为了制造一个的汽车零部件，人们需要和机器协作来采购原材料，评估其质量，将它们运输到工厂进行加工，通过质量检查的合格产品会离开工厂，然后零售商或终端用户会收到它们。无论这个产品是在运输中，甚至是还没有组装，机器视觉均提供了一种自动处理它的程序。它提高了各个部门的效率，如装配，并保持更高和更一致的质量水平。有些应用程序很简单，比如在仓库地板上画一条线，让无人驾驶的车辆安全地不越线行驶。其他的机器视觉应用甚至更加复杂，即使是简单的例子也有改变游戏规则的可能。在工业世界中，机器视觉的一些典型例子曾经被是认为很难或不可能外包给机器人的。正如前文提到的，在涉及践行成本、商誉和客户方面，在仓库中拣货就是一个涉及高失误风险的过程，产品损坏、物品位置和SKU的细微变化均有可能造成失误，因此采用机器学习进行货物拣选是一种上上策。吉林智慧工业图像识别模块研发图像识别模块监控预警系统是防溺水技防手段中应用比较广的。

近年来，随着计算机处理能力的大幅度提高和数以亿计海量数据的累积，人工智能在经历了两次热潮与寒冬后，又重新回归到我们的视野，人类进入了第三次人工智能热潮阶段。2016年3月，AlphaGo以总比分4比1战胜李世石，被普遍认为是本次人工智能热潮的里程碑事件。AlphaGo取胜的关键在于人工智能算法的运用。2012年10月，在计算机智能图像识别前沿的ImageNet竞赛中，人工智能算法在识别准确率上突飞猛进，甚至超过了普通人类的肉眼识别准确率，由此开始迎来人工智能算法的爆发时期。人工智能算法迅速在语音识别、数据挖掘、自然语音处理等不同领域攻城略地，其被推向了各个主流应用领域，比如交通运输、银行、保险、医疗、教育和法律等，快速实现人工智能技术与产业链条的有机结合。

校园，是我们祖国花朵成长的摇篮，但是近段时间校园安全事故频发，再度让校园安全成为社会关注的焦点。学校作为公共设施区域，许多建成年久的设施存在诸多风险，但是人员排查常常不仔细、不负责；再者许多校园并未实行人车分流，就容易造成车祸事故；学生打架事件情节严重，会触犯法律，《中华人民共和国刑法》规定，已满十四周岁，也需承担刑事责任；《中华人民共和国教育法》也规定：结伙斗殴、寻衅滋事，扰乱学校及其他教育机构教育教学秩序或者破坏校舍场地及其他财产的，由公安机关给予治安管理处罚，构成犯罪的，依法追究刑事责任；此外，学生打架危害性还涉及到经济赔偿、家长遭受煎熬、人际交往受阻、影响心理健康等。并且，大数据显示，在校园就有不好倾向的学生，未来很大概率都走上了犯罪的道路。RK3588板卡识别精度高。

据有关数据显示，截至2023年3月底，全国机动车保有量达4.2亿辆，其中汽车达到3.2亿辆，但是在2022年我国城市停车位缺口就多达8000万，随着2023年汽车总销量的增加，车位紧缺度进一步增加。我们生活出行的各个场景中都可能看到“停车难、难停车”的景象，医院、学校、商圈、景区等更是重灾区，由此引发的交通拥堵等问题也让城市管理者面临严峻考验。其实在很多时候，不仅是车位数量少的原因，更多是车位资源信息不透明，分布安排不合理造成诸多交通麻烦。而AI算法能够对缓解交通压力提供大帮助。目标识别用成都慧视的板卡！重庆RV1126处理板图像识别模块国产化芯片

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安全生产一直是发展过程中不变的话题。当前，我国建筑行业正处于高速发展阶段，不少建筑工地陆续开工，建筑行业安全也越发受到社会各界的关注。该行业以事故高发、危险系数高而闻名，建筑工人常常暴露于高处坠落、电气和化学危险以及涉及重型机械和车辆的环境中。一般情况下，工地开工都会对工人进行安全教育培训，并且设有安全监管人员，但纯人力监管，常常因为疏忽大意酿成悲剧。加入科技的力量如监控等设备来辅助人力监管是一个很好的补充，但是传统监控也需要人守在屏幕前，也具有不小的弊端。于是，慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案就应运而生。山西车流图像识别模块目标检测