图像识别模块方法

近年来，伴随着大数据时代的来临，深度学习在计算机视觉的许多问题，如图像识别、人脸识别、目标检测领域都取得了巨大成功，与传统的目标检测算法相比，深度学习算法具有更好的表达能力、更高的准确性，深度神经网络在模型架构和学习过程上与人类认识和感知世界的神经系统类似。目标检测和识别现在是视觉方向热门的研究课题，也一直是工业界重点研究的对象。近几年，业内出现了各种各样的检测框架，不断刷新各种性能指标，然而受限于工业应用的性能与成本要求，效率-精度平衡的检测框架成为了优先。团队在该方向进行了一系列的优化设计，创建了全新的移动端实时检测框架，与其他流行的检测框架相比，该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡，基于选用的硬件平台，可以实现性能优良的移动端实时物体检测。瑞芯微芯片，智能视觉处理板助力多个行业安防。图像识别模块方法

目前的跟踪算法分为两大研究方向：相关滤波和深度学习，其中基于相关滤波的方法在实时性方面有明显的优势，而基于深度学习的方法在跟踪准确性和鲁棒性方面优势较高。慧视光电团队针对实际应用过程中情况，尤其是在相机抖动、目标遮挡、变形和环境干扰的情况下，结合硬件平台性能，对相关滤波和神经网络进行优化设计，可获得更佳的跟踪效果。针对红外弱小目标，常用的模板类方法因提取不到有效的目标特征，在受到大量背景信息的干扰下，会出现跟踪失效情况。慧视光电团队以点跟踪技术为主体，结合模板类跟踪方法去除相机抖动干扰，再加入对目标的运动预测，研发了一种性能优异的红外弱小目标跟踪技术，在反无人机、远距离目标弹窗等领域得到的良好的应用。陕西RK3399Pro开发板图像识别模块软件定制“慧眼”双光相机在智慧安防的应用。

为认真落实城市“智慧化”建设要求，加速推进智慧港口建设，逐步构建智慧港口建设体系，实现全过程、全区域、全要素智慧化提能增效。慧视光电利用物联网、云计算和AI技术，不断探索基于数字化的适合企业自身实情的解决方案，按下智慧港口建设的“快进键”。通过AI赋能，针对港口安防监控，慧视光电成功研发“慧眼”双光相机，采用平行双光路光学设计。产品可同时采集可见光和红外两路模拟视频数据，并基于采集到的实时视频流，实现目标锁定、目标跟踪功能。目标锁定与跟踪状态下，产品可在输出视频图像的同时，输出目标相对与产品光轴的实时视线角信息（方位、俯仰）。实现港口智慧化管理，提升管理效率，降低人工成本。

无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中，通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别，为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础，这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂，基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展，采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征，经过一段时间的正确驾驶过程，便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能，无需再通过感知具体的路况和各种目标，大幅提升了辅助驾驶算法的性能。车载视觉智能处理方案提供商—慧视光电。

森林火灾是世界性林业重要灾害之一，具有突发性，灾害的发生的随机性，在较短的时间内能造成较大的损失的特点，每年都有一定数量的发生，造成林业资源的重大损失和全球性环境污染。一旦有火灾发生，就必须以极快的速度采取扑救措施，扑救是否及时，决策是否得当，重要原因都取决于对林火行为的发现是否及时，分析是否准确合理，决策措施是否得当。如何实现森林防火工作的规范化、科学化、信息化，真正做到早发现、早解决火灾隐情，排除森林火灾隐情。慧视光电的“慧眼”双光监测设备，基于AI识别技术开发，识别烟雾+明火,实时报警.。可以实现森林防火区24小时监测，可以获取山火，焚烧秸秆，烧纸等威胁线路安全的山火事件一旦发生山火灾情,便可及时发出报警，以便及时扑灭山火。慧视光电助力电力巡检智能化进程。山东自主研发图像识别模块接口丰富

智能图像检测在智慧交通的应用。图像识别模块方法

传统的工地，基本是靠人在监督、管理，监督管理人员一旦监督不到位就会出现纰漏，引发事故隐患，因此管理人员和施工人员、管理人员和项目之间不能实时有效的沟通，导致管理人员难以管理项目和施工人员的工作情况，造成项目进度慢、人员安全难管控的问题。而智慧工地的建立可以有效的对工地进行管理。下面我们重点介绍AI算法在智慧工地中起到的作用。1.安全帽监控：可以通过对监控视频的图像处理，有效的实时监控施工人员是否配带安全帽，如果没有佩戴，那么会对相关人员进行框选，然后在后台报警。2.安全作业监控：可以通过对监控视频的图像处理，对违规区域作业进行有效监督。3.物资监控与防盗：可以对进入设定的监控区域内的可疑人员进行有效的提醒，从而起到有效监督物资。图像识别模块方法

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