人工智能算法具有復(fù)雜性。在算法內(nèi)部,世界的復(fù)雜性轉(zhuǎn)變?yōu)槲宀世_紛的內(nèi)部活動模式?!艾F(xiàn)在的模型有數(shù)百萬個人造神經(jīng)元,深度達(dá)到了幾十層”。人工智能算法市場的特征與大多數(shù)產(chǎn)品市場形成鮮明對比:在大多數(shù)產(chǎn)品中,個人可以輕松評估其所帶來的利益和安全風(fēng)險,而高度復(fù)雜和不透明的人工智能算法需要監(jiān)管機(jī)構(gòu)的**評估。而且算法過程是動態(tài)的,其規(guī)則在新的數(shù)據(jù)模式中不斷發(fā)生著變化,同樣的問題在時間1所輸出的結(jié)果,有可能與時間2所獲得的結(jié)果沒有相似之處,這種動態(tài)性使算法本身變得更加復(fù)雜。目標(biāo)識別用慧視光電的板卡!河南人臉識別圖像識別模塊定制方案
在人臉識別領(lǐng)域,傳統(tǒng)的人臉特征都是人工選取,例如SIFT,HOG等等,但是人工選取特征是一件非常費(fèi)力事情,并且選取特征的好壞很大程度上依賴于經(jīng)驗(yàn)和運(yùn)氣,而深度學(xué)習(xí)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)自動學(xué)習(xí)特征的方法,可以更好的表達(dá)樣本。人臉識別以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性擁有著廣闊的應(yīng)用前景和科研價值,因此使用深度學(xué)習(xí)方法的對人臉識別進(jìn)行研究,可以在光照、表情、姿態(tài)以及低分辨率等問題進(jìn)行改進(jìn)。成都慧視的AI識別算法也能根據(jù)不斷學(xué)習(xí)以獲得更好的識別能力。山西自主研發(fā)圖像識別模塊解決方案慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。
索尼旗下的SONY-7520型號的攝像頭作為高倍變焦鏡頭,能夠廣泛應(yīng)用于安防、無人機(jī)吊艙、周界監(jiān)控、邊海防監(jiān)控、森林防火等領(lǐng)域。特別是無人機(jī)吊艙,在圖像處理板的賦能下,索尼7520相機(jī)能夠讓我們檢測、追蹤更多的細(xì)節(jié),比如邊海防監(jiān)控跟蹤、電力巡檢、消防救災(zāi)、目標(biāo)搜索跟蹤等無人機(jī)航拍應(yīng)用行業(yè)。為了讓相機(jī)具備強(qiáng)大的適應(yīng)、工作能力,針對于無人機(jī)將會遇到的場景、工作要求,工程師以RV1126核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。
Viztra-LE034圖像跟蹤板支持AI智能識別目標(biāo)(人、車);具有波門自動搜索和波門引導(dǎo)跟蹤功能;能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行跟蹤,并輸出目標(biāo)測偏量;同時具有質(zhì)心和模板匹配2種跟蹤方式;跟蹤目標(biāo)支持波門自適應(yīng);支持跟蹤丟失后重新檢測,具有較好的抗背景干擾和抗遮擋能力等特點(diǎn)。能夠廣泛應(yīng)用于機(jī)載吊艙、電子哨兵、邊海防監(jiān)控、智能周界,邊海防監(jiān)控系統(tǒng)等場景。為快速應(yīng)用的成品系列,Viztra-LE034圖像跟蹤板擁有4路通用型視頻輸入輸出接口,能夠快速落地應(yīng)用,減少開發(fā)時間。圖像處理技術(shù)可以幫助動物紀(jì)錄片拍攝中鎖定跟蹤目標(biāo)。
人工智能算法具有危險性。算法的危險性體現(xiàn)在兩方面,一是以低概率犯下嚴(yán)重錯誤,主要體現(xiàn)為算法的出錯。人工智能算法被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域,自動駕駛領(lǐng)域的算法出錯或會導(dǎo)致嚴(yán)重的交通事故,醫(yī)療領(lǐng)域的算法出錯或會導(dǎo)致病人的死亡或重傷,金融領(lǐng)域的算法出錯或會使投資人遭受巨大財產(chǎn)損失。二是造成可能較小但長期而又***的危害,主要是指算法運(yùn)行過程和結(jié)果缺乏法律規(guī)制而導(dǎo)致的偏差。例如算法所使用的數(shù)據(jù)是通過長期侵害人類隱私權(quán)而獲得的,算法結(jié)果可能存在歧視或侵犯到算法受眾的知情權(quán)。雖然這些危害有時候不如算法出錯時的損害明顯和嚴(yán)重,因此而常常被受害人忽略,但亦有導(dǎo)致嚴(yán)重?fù)p失的可能。而且,對這些大程度損害的長期放任將會導(dǎo)致人類所創(chuàng)建的法律價值被逐漸侵蝕,人類文明或會岀現(xiàn)倒退。AI圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。云南AI智能圖像識別模塊方法
有沒有純國產(chǎn)化的板卡?河南人臉識別圖像識別模塊定制方案
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別方法,以稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax分類器構(gòu)建深度層次網(wǎng)絡(luò)為例,并對該深度層次網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。為了驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)方法的人臉識別率,分別在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人臉數(shù)據(jù)庫上做算法測評,測試內(nèi)容有softmax分類器人臉識別、深度網(wǎng)絡(luò)頂層微調(diào)算法和深度網(wǎng)絡(luò)整體微調(diào)算法三個方面。對各個數(shù)據(jù)庫的人臉圖像進(jìn)行的預(yù)處理有直方圖均衡化、非局部均值算法、小波變換處理、Retinex圖像增強(qiáng)算法以及同態(tài)濾波算法。另外,使用深度網(wǎng)絡(luò)整體微調(diào)算法對低分辨率問題做了進(jìn)一步驗(yàn)證。然后利用matlab GUI編程實(shí)現(xiàn)一個基于稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax分類器的人臉識別系統(tǒng),該系統(tǒng)的深度層次網(wǎng)絡(luò)的層次和節(jié)點(diǎn)可調(diào),且具備完整的識別功能。河南人臉識別圖像識別模塊定制方案