在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进,但在进一步广泛应用之前,仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中,微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。识别图像对人类来说是件极容易的事情,但是对机器而言,这也经历了漫长岁月。在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进。例如,在PASCALVOC物体检测基准测试中,检测器的性能从平均准确率30%飙升到了如今的超过90%。对于图像分类,在极具挑战性的ImageNet数据集上,目前先进算法的表现甚至超过了人类。成都慧视可以板卡定制。山西自主研发图像识别模块提供商
在全球范围内,每年因为交通事故而死亡得人数大约在一百万人左右,此外,还有几千万人因交通事故而受伤或致残,而造成交通事故的主要原因之一是醉酒带来的反应迟钝、超速带来的制动延迟等,如何有效的避免此类问题发生,尽量减少人为因素是做好安全出行的优先。随着科技的发展,很多车辆开始加入了辅助驾驶甚至自动辅助驾驶功能,以便在遇到紧急事情发生时,能够让车辆自身紧急制动或者避让的措施来减少事故的发生,这无疑相当于给车辆装上“火眼金睛”,这个“火眼金睛”是安全驾驶至关重要的技术,火眼金睛是怎么炼成的呢?通过安装在车辆上的国产化图像检测与跟踪板卡,对车辆前方的影像进行智能分析,准确检测、识别出人、车并进行标注,同时反馈给车辆的“大脑”,从而系统联动做出必要的规避措施。辽宁边海防图像识别模块专业交通安防可以采用图像处理技术。
图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。大华全景拼接设备采用特殊图像拼接处理芯片可以显示无缝拼接。利用全景拼接技术,将站厅的图像进行拼接展示,便于查看整体视频图像。
在地铁站的站厅等区域,会出现乘客遗留物品的情况。有时是因为乘客不小心遗留了行李包裹,丢失后若不能及时找到,容易引起投诉事件;有时是犯罪分子将危险物品放置在部分区域,以引起恐慌或进行袭击等行为,严重影响运营安全。如果能及早发现乘客遗留物品事件,运营人员可及时对物品进行核实确认,减少投诉,避免危险升级,有效减少安全责任事故的发生。相机自动进行行为分析,服务器识别乘客遗留物品的情况,将乘客物品遗留报警上报平台平台接收行为分析服务器报警,进行报警图标和报警声音提示,并关联现场的实时视频、报警录像视频、报警图片等信息运营人员根据报警提示进行现场情况复核确认,并按照地铁运营处置要求进行相应处置。周界安防可以用图像识别模块。
目前地铁客流信息主要是通过AFC系统的过闸数据进行统计。但AFC*能提供进出付费区的乘客数量,在闸机外部占据很大空间的区域却没有很好的客流统计手段。乘客乘车首先要进入车站进行安检、购票等动作,如果不能很好地管控**区的客流,在大客流情况下未能及时进行疏导,很容易导致拥堵等事件。如果可以对车站客流情况进行实时统计分析,可以有效提高客流管控能力,减少安全生产事故。各个点位的客流统计相机,在有乘客通过其监视范围时,自动进行计数及记录进入、离开方向所有点位的计数信息实时汇聚至平台端平台端根据客流实时数据进行分析展示,如每小时进出站人数、日客流量、实时在站人数等信息,为运营人员及时进行客流疏导等业务提供数据参考。有没有图像处理板做的好的厂家推荐?重庆智能图像识别模块厂家
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