图像识别模块基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可定制
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,可定制,磁性材料
图像识别模块企业商机

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。慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。甘肃算法防抖图像识别模块专业

图像识别模块

索尼旗下的SONY-7520型号的摄像头作为高倍变焦镜头,能够广泛应用于安防、无人机吊舱、周界监控、边海防监控、森林防火等领域。特别是无人机吊舱,在图像处理板的赋能下,索尼7520相机能够让我们检测、追踪更多的细节,比如边海防监控跟踪、电力巡检、消防救灾、目标搜索跟踪等无人机航拍应用行业。为了让相机具备强大的适应、工作能力,针对于无人机将会遇到的场景、工作要求,工程师以RK3399核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。甘肃算法防抖图像识别模块专业RV1126图像处理板能够定制吗?

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华为技术有限公司、中国科学院自动化研究所日前公开“肤色检测方法、装置、终端和存储介质”发明专利,涉及图像处理技术领域,可以提高肤色检测的准确性。该肤色检测方法包括获取人脸图像;确定人脸图像中的人脸关键点;根据人脸关键点确定人脸图像中的肤色估计感兴趣区域和光照估计感兴趣区域;获取肤色估计感兴趣区域对应的肤色检测色值;获取光照估计感兴趣区域对应的光照检测色值;将肤色检测色值和光照检测色值作为肤色估计模型的特征输入,并获取通过肤色估计模型输出的肤色校正色值。

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。慧视RV1126图像跟踪板支持图像识别模块识别目标(人、车)。

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在地铁站的站厅等区域,一般是通过多路视频对整个站厅进行监视。但由于站内点位过多,监控点位较分散,所以运营人员想要查看某个点位时,需要从冗长的设备列表中根据设备名称选择相应点位,效率较低。如果可以将设备点位与站厅的实景相结合,在单画面监视站厅全景的基础上,有效标记设备位置,就可以直观的通过设备标签进行设备视频图像的查看,提高运营效率。全景单画面可监视广阔站厅的整体图像,一路整合四路以全景实时视频为背景,上面叠加画面内各摄像头的图层信息,各摄像头以标签形式进行标记点击摄像头标签,可在全景图像上叠加显示相应摄像头的实时视频画面前述异常行为监测报警时,可以在相应摄像头标记报警图标,便于直接观看现场情况,进行报警处置。工程师以RK3399PRO核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。甘肃算法防抖图像识别模块专业

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在计算机的支持下,生产制造得以更加安全、智能、有效地运行。厂商使用计算机视觉技术预防机器故障,同时还能防止故障带来的高昂损失——这种预测性维护只是制造业运用计算机视觉技术的其中一例。同时这项技术还可以帮助我们监测包装过程,保证质量,减少劣质产品。尽管计算机视觉在实际生活中应用,但这项技术依然未进入深度开发时期。随着人类与机器继续合作,机器也会使用图像识别来自动解决更多的问题,人类双手将得到解放,从而更专注于高价值的劳动之中。甘肃算法防抖图像识别模块专业

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