SpeedDP用于模型训练和评估测试的数据集是由一系列的图像和标注文件组成的,平台支持多种开源数据格式如VOC和COCO。而目前平台共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型训练(分割任务支持yolov8模型),通过不断额测试验证,就能够让AI实现海思、RockChip嵌入式硬件平台等模型部...
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。慧视RK3588图像跟踪板支持图像识别模块识别目标(人、车)。成都图形图像识别模块处理版
智慧农业已是当下农业发展的助推剂。农业机器人的应用使得农作效率进一步提升,在农业机器人中加装慧视光电开发的RK3588图像处理板后,机器人能够实现自动化作业,一天能够耕种百亩土地。农作物杀虫是至关重要的环节,喷药机器人装配有一个大水箱,里面是实现灌注的杀虫农药。在图像处理板和相应算法的加持下,机器人能够智能识别哪些是农作物哪些是其他物,进而实现自动化农药喷洒。使用机器人作业,不仅能够实现人药分离,避免人受到农药危害,还可以实现单人操作多台机器人,提高生产效率。成都图形图像识别模块处理版RV1126是纯国产化图像处理板。
慧视VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱,集成了10倍光学变倍可见光相机,640×512高分辨率红外相机,测程远,产品具备快拆功能,通讯支持RS422、TTL,视频支持422同步接口、网口以及三轴高稳定精度平台框架,白天和夜间工作无缝切换,为行业级无人机出色完成巡检、安防和搜救等任务提供了专业而可靠的能力支撑。可远距离采集图像,对兴趣点目标进行定位。1080P全高清视频可实时输出可见光、红外视频。能够广泛应用于安防巡检、应急救援、警务执法等领域。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。如今,图像处理技术的应用很广,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。精确的远程打击可以采用慧视Rk3399图像处理板。
图像识别方法可以分为两大类,模型方法和搜索方法。模型方法是在业界研究和使用比较多的方法。模型的方法是试图通过一些已知“标签”的图像,通过机器学习的各种方法来学习一个描述这些标签的“模型”,从而,对于一个新的未知图像,经过这个模型判断出其应该具有的标签。基于搜索的方法是在大数据时代才出现的方法,其基础是将已知标签的图像数据建成一个可以进行高效率检索的数据库,称为图像索引。通常需要大量的图像来建索引,但图像的标签可以有少量的噪声。那么,对一副待测图像,我们到这个数据库中去找与其相同或者相似的若干图像,然后综合这些图像的标签来预测待测图像的标签。成都慧视有工业级板卡RK3588.成都图形图像识别模块处理版
RK3588图像处理板识别概率超过85%。成都图形图像识别模块处理版
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。成都图形图像识别模块处理版
SpeedDP用于模型训练和评估测试的数据集是由一系列的图像和标注文件组成的,平台支持多种开源数据格式如VOC和COCO。而目前平台共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型训练(分割任务支持yolov8模型),通过不断额测试验证,就能够让AI实现海思、RockChip嵌入式硬件平台等模型部...
哪里有目标识别开发
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