在遙感圖像識別方面，航空遙感和衛星遙感圖像通常用圖像識別技術進行加工以便提取有用的信息。該技術目前主要用于地形地質探查，森林、水利、海洋、農業等資源調查，災害預測，環境污染監測，氣象衛星云圖處理以及地面目標識別等。在公安刑偵等領域，圖像識別技術在、公安刑偵方面的應用很，例如目標的偵察、制導和警戒系統；自動滅火器的控制及反偽裝；公安部門的現場照片、指紋、手跡、印章、人像等的處理和辨識；歷史文字和圖片檔案的修復和管理等等。圖像識別是自動駕駛必須要使用的。低功耗圖像識別模塊系統

在核保以及理賠核損環節這里我們以車險行業為例，當前全行業車險處于微利和虧損之間，除了市場競爭環境影響外，還有各家保險公司的管控水平。管理集中度越強、基層操作彈性越小的公司，往往車險的盈利就越高。在國內，我們關注到一家名為Linkface的計算機視覺企業，它正在嘗試用技術手段減少人工干預，降低理賠率，提升保險公司的營收。核保和核損成為兩個關鍵環節，雙核崗位在車險管理中技術含量比較高，需要工作人員長時間的實踐積累。山東邊海防圖像識別模塊目標檢測智能圖像處理在智慧工地的應用。

圖像識別技術對于保險業的意義重大，保險公司可以借助圖像識別技術搭建起完整的體驗閉環，投保、核保、保全、理賠等都可以在手機上完成，這并不是一種暢想，實際上這正在慢慢成為現實。用戶們總是希望立刻買到自己想要的東西，不喜歡長時間的等待，因此保險業處在一個困難的境地中。買保險麻煩的問題就是拿著身份證、戶口本以及一系列材料去保險公司“證明自己是自己”。如果是購買人壽保險，則還需要體檢，經歷一個漫長的等待期。所以，很多時候，繁雜的流程已經成為了用戶不愿意購買商業保險的重要原因之一。但是人臉識別可以大幅縮小購買流程，提升交易效率，從而增加消費者的購買意愿。

特征提取和選擇是指在模式識別中需要特征提取和選擇。簡單理解就是我們研究的圖像是多種多樣的。如果要使用某種方法來區分它們，則必須通過它們自己的特征來識別它們。提取這些特征的過程就是特征提取。在特征提取中獲得的特征可能不適用于此識別。這時，我們需要提取有用的特征，即特征選擇。特征提取與選擇是圖像識別過程中的關鍵技術之一，因此了解這一步驟是圖像識別的重點。分類器將所有訓練數據并將其存儲起來，以便于未來測試數據用于比較。這在存儲空間上是低效的，數據集的大小很容易就以GB計對一個測試圖像進行分類需要和所有訓練圖像作比較，算法計算資源耗費高。慧視光電助力電力巡檢智能化進程。

檢測生產線上產品有無質量問題，該環節也是取代人工多的環節。例如機器視覺涉及到的醫藥領域，其主要檢測包括寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。伴隨著現代工業自動化的發展，機器視覺檢測被廣泛應用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如紅外截止濾光片表面缺陷檢測、汽車輪轂型號識別、磁性材料外觀缺陷檢測、產品包裝上的條碼和字符識別等，這類應用的共同特點是連續大批量生產、對外觀質量的要求非常高。AI+圖像識別模塊可以讓識別更加智能化。運動圖像識別模塊軟件

圖像識別模塊使傳統的安防攝像機實現安防攝像機的智能化升級！低功耗圖像識別模塊系統

計算機的圖像識別技術在原理上與人類的圖像識別并沒有本質的區別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響。人類識別圖像都是依靠圖像所覺有的本身特征而將這些圖像分類，通過各個特征將圖像識別出來，當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速將圖像識別出來。“看到”與“感應到”的中間經歷了一個迅速識別的過程，這個識別的過程類似搜索。該過程中，大腦將根據存儲記憶中已經分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術通過分類并提取重要特征而排出多余的信息來識別圖像，在計算機視覺識別中，圖像的內容通常是圖像特征進行描述。低功耗圖像識別模塊系統

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