讓深度學習能夠如此大行其道的關鍵要素是數據，而占大數據總量60%以上的為視頻監控數據，與此同時，視頻監控領域的70%以上的數據分析是用來進行圖像識別。深度學習的在安防行業的方方面面得到了應用：人臉檢測、車輛檢測、非機動車檢測、人臉識別、車輛品牌識別、行人檢索、車輛檢測、人體屬性、異常人臉檢測、人群行為分析、各種感興趣目標的跟蹤。深度學習算法不是簡單地接收數據，它在吸收原有數據的基礎上，能夠增量式地提升模型的性能，給予數據的選擇過程一種反饋——形成一種數據選擇機制，能夠分辨哪種類型的數據有助于持續提升模型性能，哪種類型的數據則是毫無幫助的——從而形成一種良性循環體系。精確的遠程打擊可以采用慧視RV1126圖像處理板。河北RV1126開發板圖像識別模塊算法定制

因此，種種經歷告誡我們，校園安全不僅關乎孩子們的安全，還關乎整個社會的發展。我們需要給孩子們一個安全的學習環境！基于這樣的共識，成都慧視就推出了校園安全的守護方案。在校園各個角度安裝AI攝像頭，這類攝像頭搭載了慧視光電開發的viztra-le034等圖像處理板，內置高精度的目標識別跟蹤算法，能夠增加校園內安全管理的預警能力。AI攝像頭由各視頻監控點和視頻報警設備組成，其中各監控點利用視頻監測、采集重要場所發生異常情況的信息和其他有效信息，并控制攝錄系統快速采集圖像信息；所有這些視頻可以通過數據傳輸系統傳輸給視頻報警系統，通過視頻分析算法進行分析、篩選、分類整理、完成設定的配置和報警相應的功能。河南機載吊艙圖像識別模塊解決方案RK3588圖像處理板能夠精細識別多目標。

人工智能算法具有危險性。算法的危險性體現在兩方面，一是以低概率犯下嚴重錯誤，主要體現為算法的出錯。人工智能算法被廣泛應用于各個領域,自動駕駛領域的算法出錯或會導致嚴重的交通事故，醫療領域的算法出錯或會導致病人的死亡或重傷，金融領域的算法出錯或會使投資人遭受巨大財產損失。二是造成可能較小但長期而又***的危害，主要是指算法運行過程和結果缺乏法律規制而導致的偏差。例如算法所使用的數據是通過長期侵害人類隱私權而獲得的，算法結果可能存在歧視或侵犯到算法受眾的知情權。雖然這些危害有時候不如算法出錯時的損害明顯和嚴重，因此而常常被受害人忽略，但亦有導致嚴重損失的可能。而且，對這些大程度損害的長期放任將會導致人類所創建的法律價值被逐漸侵蝕，人類文明或會岀現倒退。

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片，植入公司自主研發的智能圖像算法，基于輸入的可見光或者紅外的視頻流，可實時對目標進行自主檢測、識別，并自動或人為選擇目標進行鎖定、跟蹤，同時輸出目標相對于視野中心的脫靶量信息。跟蹤板的處理為瑞芯微新一代智能視覺芯片RV1126，基于四核ARMCortex-A7內核，內置2T算力（NPU），支持4K30FPSH.264/H.265視頻編解碼。基于瑞芯微自研的ISP2.0技術。RV1126可實現多級降噪、3幀HDR、黑光全彩技術特性。RK3588板卡是國產芯片嗎？

定制下的RK3399圖像處理板就能實現基本的接收可見光和紅外視頻、對目標進行跟蹤、輸出目標測偏量的功能（特別是典型目標（人、車）檢測和識別）。并且能夠同時識別處理多達8批目標，識別概率超過85%。此外，根據客戶需求，還可以定制以下功能：波門自動搜索和波門引導跟蹤功能；?具有質心和模板匹配2種跟蹤方式；?具有跟蹤波門手動/自動調節功能；?質心跟蹤方式下具有黑/白目標手動設置功能；?具有十字分劃顯示/隱藏功能；?具有十字分劃位置調節功能；?以十字中心1~4倍電子放大功能，步長0.1；?具有較好的抗背景干擾和抗遮擋能力；?具有“畫中畫”功能，“畫中畫”顯示比例（顯示框尺寸）可設置；?具有視頻輸出功能；?具有視頻記錄功能；?具有OSD功能；?具有自檢功能；?支持通過網口輸出圖像（RTSP推流）和接收發送控制指令（TCP協議）；?支持透傳基本相機控制指令：變焦、變倍、通道切換等。RK3399圖像處理板是我司自主研發的圖像識別模塊板，該板卡采用國產高性能CPU。云南低功耗圖像識別模塊產品

RK3399Pro圖像處理板能夠用于工地安全監控。河北RV1126開發板圖像識別模塊算法定制

為了制造一個的汽車零部件，人們需要和機器協作來采購原材料，評估其質量，將它們運輸到工廠進行加工，通過質量檢查的合格產品會離開工廠，然后零售商或終端用戶會收到它們。無論這個產品是在運輸中，甚至是還沒有組裝，機器視覺均提供了一種自動處理它的程序。它提高了各個部門的效率，如裝配，并保持更高和更一致的質量水平。有些應用程序很簡單，比如在倉庫地板上畫一條線，讓無人駕駛的車輛安全地不越線行駛。其他的機器視覺應用甚至更加復雜，即使是簡單的例子也有改變游戲規則的可能。在工業世界中，機器視覺的一些典型例子曾經被是認為很難或不可能外包給機器人的。正如前文提到的，在涉及踐行成本、商譽和客戶方面，在倉庫中揀貨就是一個涉及高失誤風險的過程，產品損壞、物品位置和SKU的細微變化均有可能造成失誤，因此采用機器學習進行貨物揀選是一種上上策。河北RV1126開發板圖像識別模塊算法定制