合理地進行垃圾分類是有效進行垃圾處理、減少環境污染與資源再利用中的重要舉措，也是目前很合適很有效的科學管理方式，利用現有的生產水平將日常垃圾按類別外理、利用有效物質和能量、埴埋無用垃圾等。這樣既能夠提高垃圾資源處理效率，又能緩解環境污染問題。而對垃圾的分類首先是在圖像識別的基礎上的，因此本文想通過使用近幾年來發展迅速的深度學習方法設計一個垃圾分類系統，從而實現對日常生活中常見垃圾進行智能識別分類，提高人們垃圾分類投放意識，同時避免人們錯誤投放而產生的環境污染。RK3588作為慧視光電開發的全國產化工業級板卡，具備高性能、高精度的優點。重慶視頻圖像識別模塊板卡

試想一下，當你走到一家超市，沒有排隊稱重，沒有傳統的掃碼收銀機，也沒有手機掃碼支付，只有一臺擁有5個攝像頭的收銀機，被AI賦能的智能零售技術相比于舊的零售業中所使用的人工結算方法，條形碼掃碼，以及沒有被大量使用的RFID技術，智能零售可以讓客戶驗到更便捷、更快速的稱重、掃碼、結賬過程，用戶好感度由此提升，人臉識別與顧客會員體系掛鉤。顧客到店里，超市會提供更好的服務，結賬時的自動識別商品，會更加節省人們的時間，讓購物更加便捷。隨著商品識別發展，機器人也可以整理貨架、分揀貨物、移動貨位，代替人類做一些簡易的、重復性的工作，生產效率會提升很多。吉林視覺算法圖像識別模塊專業RK3588圖像處理板識別概率超過85%。

圖像識別技術背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術都不是憑空產生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發而利用程序將其模擬實現的。計算機的圖像識別技術和人類的圖像識別在原理上并沒有本質的區別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。

隨著AI的不斷進步發展，AI在安防領域的落地應用也不斷深入。AI在安防的應用大致有周界安防、門禁識別、災害預警等。通過對監控設備的智慧化賦能，讓智能眼睛遍布公共區域，拒絕死角。一方面AI賦能監控設備，讓監控更加智能化，能夠對安防區域進行24小時*7天的不間斷目標檢測識別。另一方面，AI的投用讓傳統監控不再只具備畫面查看的基礎功能，能夠增加主動報警的機制，一旦有可疑行為，AI監控就能夠立即識別，然后向管理中心發出警報。無人機小吊艙可以采用慧視RV1126圖像處理板實現遠程目標鎖定。

圖像識別以圖像處理為基礎，是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中，以圖像輸入后，一般情況下也會通過圖像形態進行輸出。在圖像識別過程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結構分析。也就是說，圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程，原始圖像經過圖像處理后，抽取特征并加以分類對比，以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據，然后確定物體類型。從本質上來講，可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中，在對圖像中物體進行檢測分離之后，將物體特征提取出來，以形狀、紋理特征等作為提取對象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環節中。待對比分析明確物體類型后，從結構層面上對圖像進行分析。工程師以RK3399核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。江西低空安防圖像識別模塊研發

圖像識別模塊圖像分析是人工智能的重要組成部分。重慶視頻圖像識別模塊板卡

圖像視頻識別技術深入生活場景的背后,數據發揮著愈加重要的作用。我們都知道人工智能是通過大批量基于特定標注規則后學習的方法論。"數據標注"通過人工智能訓練師將像素、語音信號、文本內容等轉換為機器能理解,能看懂的數據內容,這樣機器才能習得識別處理。因此,數據標注工作自然也就成為將原始數據變成算法可用AI數據的關鍵步驟,是關乎整個AI產業的基礎,更是機器感知現實世界的源點。可以說得數據者,才得人工智能。高質量的AI數據對于圖像視頻識別技術的落地應用的價值毋庸置疑,高質量的AI數據將很大限度地提升圖像識別的效率。可以說,數據之于AI產業的意義,就在于可以很大程度上提升AI在行業落地的效率與穩定,進而推動新基建的落地,可見其意義之深遠。重慶視頻圖像識別模塊板卡