我国机动车数量庞大,但是停车位的建设却没有很好的跟上节奏,这也就导致许多车找不到停车位,车主也就不得不临时将车停放在路边。随着停放车辆的增多,原本宽敞的道路也就变得狭窄,严重时甚至会堵得水泄不通。此外,一些大车由于阻挡视野,还容易造成“鬼探头”等事故。通常情况下,交管部门会利用路边的抓拍设备进行违停...
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专门的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。成都慧视自研的AI算法就是机器视觉的一种。AI图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。安徽机载吊舱图像识别模块目标检测
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。江西安防监控图像识别模块研发慧视RK3588图像跟踪板支持图像识别模块识别目标(人、车)。
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AI板卡能够凸显AI的智慧之能,变被动为主动,提供多种能主动预警的视频分析和人脸识别黑白名单管理,比如:围墙翻越报警、值班人员脱岗报警、夜间食堂/财务室入侵报警、黑名单聚集报警和学生轨迹异常报警等,可实现教育局对分管片区学校统一的视频+报警的智能综合管理此外,在校园大门、办公楼道出入口、围墙周界、学生宿舍、财务室、档案室或考卷保管室、实验室、食堂、电教室、门卫值班室等场景中通过智能摄像机+智能报警的二次复核方式,来进行出入统计、入侵报警、脱岗报警、远程巡逻、一键紧急报警和摄像机异常报警等多种应用。这样多方位的AI预警保护下,能够及时做到校园安全无死角,能够在很大程度上杜绝各类安全事故的发生。野外拍摄可以采用图像处理技术。
相较于其他事物和其他算法来说,人工智能算法作为人工智能的灵魂,作为现阶段技术发展的中坚力量,人工智能算法具有类人性。该特征得益于人工智能算法的复杂,其模仿人脑思维的复杂过程,以替代人类作为技术发展的目标。人工智能算法的分类、排序和决策等作用均是模仿和替代人类思维的过程,而人工智能应用于自动驾驶、医疗手术机器或其他智能机器人领域则是模仿和替代人类行为的过程。因此,人工智能算法是可以进行学习和训练的,通过学习和训练不断提升识别能力。远海牧场的安全可以由RK3588图像处理板。智能图像识别模块公司
慧视AI图像处理板是高精度识别的板卡。安徽机载吊舱图像识别模块目标检测
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。安徽机载吊舱图像识别模块目标检测
我国机动车数量庞大,但是停车位的建设却没有很好的跟上节奏,这也就导致许多车找不到停车位,车主也就不得不临时将车停放在路边。随着停放车辆的增多,原本宽敞的道路也就变得狭窄,严重时甚至会堵得水泄不通。此外,一些大车由于阻挡视野,还容易造成“鬼探头”等事故。通常情况下,交管部门会利用路边的抓拍设备进行违停...
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