機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專門的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。成都慧視自研的AI算法就是機器視覺的一種。RV1126板卡支持定制嗎？山西車流圖像識別模塊

成都慧視開發的RK3588和RV1126圖像處理板，搭載自研的目標識別、跟蹤算法后，無人機能夠憑借其低發現率的特征，借助平臺搭載的各類探測設備，可以為指揮官提供豐富及時的戰場信息（包括敵情、地理環境、電磁環境、戰損情況等），結合偵察衛星等其他探測手段，可以形成從戰略到戰術層面的立體信息獲取系統，更好的支持**各級指揮官及時準確的作出判斷。此外，RK3588和RV1126還能進行精細的遠程打擊，兩款板卡都具備小型化、輕量化的優點，不會過多占用無人機空間增加重量，搭載遠程導彈后，飛行到目標區域高空，通過AI智能化圖像處理，就能自動或者手動識別打擊對象。山西車流圖像識別模塊智能圖像處理方案提供商—慧視光電。

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片，植入公司自主研發的智能圖像算法，基于輸入的可見光或者紅外的視頻流，可實時對目標進行自主檢測、識別，并自動或人為選擇目標進行鎖定、跟蹤，同時輸出目標相對于視野中心的脫靶量信息。跟蹤板的處理為瑞芯微新一代智能視覺芯片RV1126，基于四核ARMCortex-A7內核，內置2T算力（NPU），支持4K30FPSH.264/H.265視頻編解碼。基于瑞芯微自研的ISP2.0技術。RV1126可實現多級降噪、3幀HDR、黑光全彩技術特性。

讓深度學習能夠如此大行其道的關鍵要素是數據，而占大數據總量60%以上的為視頻監控數據，與此同時，視頻監控領域的70%以上的數據分析是用來進行圖像識別。深度學習的在安防行業的方方面面得到了應用：人臉檢測、車輛檢測、非機動車檢測、人臉識別、車輛品牌識別、行人檢索、車輛檢測、人體屬性、異常人臉檢測、人群行為分析、各種感興趣目標的跟蹤。深度學習算法不是簡單地接收數據，它在吸收原有數據的基礎上，能夠增量式地提升模型的性能，給予數據的選擇過程一種反饋——形成一種數據選擇機制，能夠分辨哪種類型的數據有助于持續提升模型性能，哪種類型的數據則是毫無幫助的——從而形成一種良性循環體系。RK3399圖像處理板能夠用于工地安全監控。

人工智能算法具有復雜性。在算法內部，世界的復雜性轉變為五彩繽紛的內部活動模式。“現在的模型有數百萬個人造神經元，深度達到了幾十層”。人工智能算法市場的特征與大多數產品市場形成鮮明對比：在大多數產品中，個人可以輕松評估其所帶來的利益和安全風險，而高度復雜和不透明的人工智能算法需要監管機構的專家評估。而且算法過程是動態的，其規則在新的數據模式中不斷發生著變化，同樣的問題在時間1所輸出的結果，有可能與時間2所獲得的結果沒有相似之處，這種動態性使算法本身變得更加復雜。慧視光電的RV1126是什么樣的板卡？山西車流圖像識別模塊

成都慧視上線RK3588圖像處理板。山西車流圖像識別模塊

基于深度學習的人臉識別方法，以稀疏自編碼神經網絡和softmax分類器構建深度層次網絡為例，并對該深度層次網絡進行了訓練。為了驗證深度學習方法的人臉識別率，分別在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人臉數據庫上做算法測評，測試內容有softmax分類器人臉識別、深度網絡頂層微調算法和深度網絡整體微調算法三個方面。對各個數據庫的人臉圖像進行的預處理有直方圖均衡化、非局部均值算法、小波變換處理、Retinex圖像增強算法以及同態濾波算法。另外，使用深度網絡整體微調算法對低分辨率問題做了進一步驗證。然后利用matlab GUI編程實現一個基于稀疏自編碼神經網絡和softmax分類器的人臉識別系統，該系統的深度層次網絡的層次和節點可調，且具備完整的識別功能。山西車流圖像識別模塊