人臉識別始于20世紀60年代，隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，以美國、日本和德國的技術為主。隨著人工智能的發展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術也獲得了很大的突破，同時人臉識別也是生物特征的新應用。其重要技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。總的來說，人臉識別的原理是收集用戶的面部數據存入數據庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數據，放進數據庫進行比對，然后完成解鎖。國產化主板生產商—慧視光電。湖北智能圖像識別模塊研發

圖像識別技術的高價值應用就發生在你我身邊，例如視頻監控、自動駕駛和智能醫療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規模數據集的產生、強有力的模型的發展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經網絡已經遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰需要我們去面對。機載吊艙圖像識別模塊廠家慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。

大型公共停車場可以在每個車位安裝安裝智慧攝像頭，這些攝像頭同樣帶有圖像處理板板卡，具備AI算法，一方面對停車位進行數量統計，上傳至控制中心，這樣能夠及時了解車位空置數量；另一方面，智慧攝像頭能夠智能識別車輛信息和停車位信息，如果駕駛者遺忘了停車停放位置，在設備終端就能立刻查詢，優化車位資源占用。慧視光電開發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU，具備全國產化、小型化的特點，功耗也低，非常適用于公共停車場的智慧閘道建設。

圖像識別技術，是機器視覺的一種現實應用。它模擬人眼的觀察能力，利用復雜的算法，從圖像中提取關鍵信息。在醫療領域，它能輔助醫生進行精確診斷；在安防領域，它能實現高效的人臉識別和異常行為檢測；在自動駕駛領域，它能為車輛提供精確的道路信息。圖像識別的應用很廣，功能強大，是現代科技的重要成就。慧視光電開發的圖像處理板在目標識別算法的賦能下就能夠實現精確的目標識別檢測，能夠為使用者提供目標跟蹤、定點檢測等領域的便捷服務。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。

隨著技術的不斷迭代發展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產品正在深刻改變著傳統行業。而這些功能實現的背后,都要依賴于人工智能數據的標注。但是如果遇到數據量龐大的標注需求，傳統的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度。慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發平臺支持本地化服務器部署，數據敏感的用戶也無需擔心數據信息泄露的問題。圖像識別領域用RK3588圖像處理板。成都圖像識別模塊平臺

遠程監督可以用慧視光電開發的RV1126圖像處理板。湖北智能圖像識別模塊研發

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。湖北智能圖像識別模塊研發