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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。哪个公司的板卡支持二次开发？贵州人流图像识别模块供应商

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。云南RV1126开发板图像识别模块高性能主板AI算法加持下的板卡效果更佳。

随着高清采集、高清传输、高清解码和显示设备的不断升级，极大地满足了人们对高清画质的需求。高清设备带来的高分辨率提升了视频清晰度，但仍不能保证在所有情况下都能看的清楚，看的明白，比如雨天、雾霾等恶劣天气或者夜间低照度环境下，虽百万像素也只能望图兴叹，无可奈何了；又如为了节省带宽而采用高压缩比编码带来的分块效应，造成图像质量下降。如何解决这些极端环境造成的画质大幅下降，在这些恶劣环境下看得更清楚，这是视频图像技术亟待解决的问题，尤其视频监控在生活中应用的范围越来越广，人们对新形势下视频处理技术的应用和发展问题尤为关注。

视频图像处理过程中会涉及到对视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程，这些过程共同形成了一个系统的整体周期，可以连续性的运作。在视频图像处理技术范围内主要的就是包括了图像的压缩技术和视频图像的处理技术等。目前，市场上主流的视频图像处理技术包括：智能分析处理，视频透雾增透技术，宽动态处理，超分辨率处理。除了视频图像处理技术外，图像增强技术可针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征。在图像增强技术的发展中，抑制或消除图像噪声点占据了很重要的位置，也发展出很多专门“去噪”的算法。图像增强和图像识别可进行水文气象监测。

目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，然后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真弹头的后面，从而可以区别目标。安防系统应该采用哪些技术？重庆RK3399Pro主板图像识别模块国产化芯片

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在地铁站的上下扶梯、大客流通道等处，容易发生乘客摔倒事件。当客流量较大且未能及时发现时，容易进一步导致拥堵等事件，导致乘客人身安全收到威胁。如果能及早发现乘客摔倒事件，运营人员可及时对客流进行疏导，避免危险升级，有效减少安全生产事故的发生。搭载图像识别技术的相机识别乘客摔倒（重心下移）的动作，将跌倒报警上报平台平台接收前端相机报警，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。贵州人流图像识别模块供应商

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