四川车载辅助图像识别模块技术

如今，中国正成为世界机器视觉发展比较活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的比较高水平。图像识别也能用在工业领域。四川车载辅助图像识别模块技术

在民用领域，无人机吊舱能够帮助解决一些危险工作，例如地质研究时，需要对悬崖峭壁等危险区域进行采样识别，无人机吊舱就能远程飞行进行工作；再比如智慧农业领域，当大面积大规模的农场需要收集土地信息等工作，就可以通过无人机吊舱进行航拍，智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析，实现降本增效。在此技术的基础上，成都慧视研发的双光微型吊舱就应运而生，集成可见光摄像机、红外热像仪等传感器，主要用于对地面飞机、车辆、人员等目标进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪，上报目标的图像及坐标信息。辽宁机载吊舱图像识别模块研发RK3588图像处理板选哪家？

RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域，不会过多增加无人机载重负担。软件方面，在此基础上定制板卡的处理能力，其中：可见光通道图像处理能力：1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力：640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10％，双振幅不小于2/3视场，作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场，作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素，识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能，高清视频存储能力不低于1h，以满足特殊需求。在硬件方面，针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口，针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口，视频输出接口则采用H.264编码。

大数据和机器学习让计算机变得特别聪明，以至于使计算机能够在某些领域很大程度的超过人类的极限能力，比如谷歌AlphaGo战胜了李世石，而人工智能的目的不只是让计算机和人类下下棋而已，可以说未来几十年将面临由大数据带来的智能变化，机器会获得越来越先进的能力。但实际上，人工智能的应用范围博大精深，繁冗复杂，在每一个垂直领域的应用都需要克服难以想象的障碍。所以，我们先拆分大脑的功能，让机器一点点实现智能化。人的大脑需要借助各种感官，如眼睛、耳朵等，感知外界信息，然后进行判断，这其中用机器来代替人眼来做测量跟判断的动作，称为机器视觉，机器视觉是人工智能学科中发展的**为快速的分支，而当今大家熟知的人脸识别技术就是机器视觉富有挑战性的课题之一。RV1126是小型国产化板卡.

RV1126图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。用在无人机领域，不会过多增加无人机载重负担。软件方面，在此基础上定制板卡的处理能力，其中：可见光通道图像处理能力：1920×1080不低于30Hz红外通道图像处理能力：640×512不低于50Hz图像跟踪模块在对目标尺寸不小于3×3像素、目标对比度不小于10％，双振幅不小于2/3视场，作往复匀速直线运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度在水平方向和垂直方向均不小于1.5视场/s。对圆周半径不小于1/3视场，作匀速圆周运动的模拟目标进行跟踪时，其跟踪速度应不小于1.5周/s。小识别像素不低于15×15像素，识别频率≥10Hz。并且植入视频压缩存储功能，高清视频存储能力不低于1h，以满足特殊需求。在硬件方面，针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口，针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口，视频输出接口则采用H.264编码。RK3399PRO图像处理板识别概率超过85%。重庆图形图像识别模块方法

慧视RV1126图像跟踪板支持图像识别模块识别目标（人、车）。四川车载辅助图像识别模块技术

基于深度学习的人脸识别方法，以稀疏自编码神经网络和softmax分类器构建深度层次网络为例，并对该深度层次网络进行了训练。为了验证深度学习方法的人脸识别率，分别在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人脸数据库上做算法测评，测试内容有softmax分类器人脸识别、深度网络顶层微调算法和深度网络整体微调算法三个方面。对各个数据库的人脸图像进行的预处理有直方图均衡化、非局部均值算法、小波变换处理、Retinex图像增强算法以及同态滤波算法。另外，使用深度网络整体微调算法对低分辨率问题做了进一步验证。然后利用matlab GUI编程实现一个基于稀疏自编码神经网络和softmax分类器的人脸识别系统，该系统的深度层次网络的层次和节点可调，且具备完整的识别功能。四川车载辅助图像识别模块技术