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來源: 發布時間:2024-04-02

模式識別是圖像識別的一種,當前,模式識別的應用范圍十分廣,它的觀察對象囊括了人類感官直接或間接接受的外界信息。而運用模式識別的目的,則是利用計算機模仿人的識別能力來辨別觀察對象。模式識別方法大致可分為兩種,即結構方法和決策理論方法,其中決策理論方法又稱為統計方法。字符模式識別的方法可以大致分為統計模式識別、結構模式識別和人工神經網絡等。上述的圖像識別步驟就是模式識別的基本步驟了常用的模式識別方法之一是模板匹配,顧名思義,就是在輸入圖像上不斷切割出臨時圖像、并將之與模板圖像匹配,如果相似度足夠高,就認為我們尋找到了應有的目標,最常見的匹配方法包括平方差匹配法、相關匹配法、相關系數匹配法等。以下我們都將以模板匹配為例,說明模型識別的概念。精確的遠程打擊可以采用慧視RV1126圖像處理板。陜西RK3399主板圖像識別模塊軟件定制

圖像識別模塊

當看到一張圖片時,我們的大腦會迅速感應到是否見過此圖片或與其相似的圖片,其實在"看到"與“感應到”的中間經歷了一個迅速識別過程,這個識別的過程和搜索有些類似,在這個過程中,我們的大腦會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也是如此,通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯,有時又是很普通,這在很大的程度上影響了機器識別的速率。總之,在計算機的視覺識別中,圖像的內容通常是用圖像特征進行描述。遼寧圖像識別模塊軟件定制Viztra-LE034圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標(人、車)。

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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。

RV1126圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板,該板卡采用國產高性能CPU,搭載自研目標檢測及跟蹤算法。具有體積小、功耗低、目標檢測準確、跟蹤穩定等優點。用在無人機領域,不會過多增加無人機載重負擔。軟件方面,在此基礎上定制板卡的處理能力,其中:可見光通道圖像處理能力:1920×1080不低于30Hz紅外通道圖像處理能力:640×512不低于50Hz圖像跟蹤模塊在對目標尺寸不小于3×3像素、目標對比度不小于10%,雙振幅不小于2/3視場,作往復勻速直線運動的模擬目標進行跟蹤時,其跟蹤速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5視場/s。對圓周半徑不小于1/3視場,作勻速圓周運動的模擬目標進行跟蹤時,其跟蹤速度應不小于1.5周/s。小識別像素不低于15×15像素,識別頻率≥10Hz。并且植入視頻壓縮存儲功能,高清視頻存儲能力不低于1h,以滿足特殊需求。在硬件方面,針對對于索尼7520定制1路LVDS的輸入接口,針對于紅外COIN612定制1路CVBS輸入接口,視頻輸出接口則采用H.264編碼。RK3399Pro圖像處理板能夠用于工地安全監控。

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近年來,我國多地智慧城市建設取得明顯成效,諸多創新技術和解決方案得到廣泛應用。而在智慧停車方面,許多公共場所也開始逐步落地應用。一車一桿的系統,智能識別進出入車輛,控制車輛進出入,統計車位空缺數,在很大程度上能夠優化公共停車場的交通擁堵等問題,能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱,該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內存卡等設備于一體,其中圖像處理板內置車牌識別算法,在攝像頭獲取車牌照片后,板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別,并上傳數據到后端控制中心,能夠有效控制車輛的合理出入,方面管理者優化管理。RK3588圖像處理板識別概率超過85%。雙光成像圖像識別模塊平臺

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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。陜西RK3399主板圖像識別模塊軟件定制

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