圖像識別技術在可以被廣泛應用之前，一個重要的挑戰是，怎樣才能知道一個模型對未曾出現過的場景仍然具有很好的泛化能力。在目前的實踐中，數據集被隨機劃分為訓練集和測試集，模型也相應地在這個數據集上被訓練和評估。需要注意的是，在這種做法中，測試集擁有和訓練集一樣的數據分布，因為它們都是從具有相似場景內容和成像條件的數據中采樣得到的。然而，在實際應用中，測試圖像或許會來自不同于訓練時的數據分布。這些未曾出現過的數據可能會在視角、大小尺度、場景配置、相機屬性等方面與訓練數據不同。慧視光電推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP就能夠通過不斷的訓練，達到快速圖像標注的目的，讓AI能夠更加精確的識別目標。RK3588是小型化純國產板卡。貴州車流圖像識別模塊AI智能

人臉識別始于20世紀60年代，隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，以美國、日本和德國的技術為主。隨著人工智能的發展以及處理的快速迭代更新，人臉識別技術也獲得了很大的突破，同時人臉識別也是生物特征的應用。其技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。總的來說，人臉識別的原理是收集用戶的面部數據存入數據庫，然后進行機器學習，通過采集需要解鎖對象的面部數據，放進數據庫進行比對，然后完成解鎖。重慶自主識別圖像識別模塊應用慧視光電開發的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產高性能CPU。

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。

隨著技術的不斷迭代發展,人工智能應用已潛移默化的深入到人們的日常生活中,智能圖片搜索、人臉識別、指紋識別、掃碼支付、視覺工業機器人、輔助駕駛等圖像視頻識別產品正在深刻改變著傳統行業。而這些功能實現的背后,都要依賴于人工智能數據的標注。但是如果遇到數據量龐大的標注需求，傳統的人工標注就顯得費時費力，會影響整個項目的進度。慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP提供豐富的算法參數設置接口，滿足不同用戶業務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發平臺支持本地化服務器部署，數據敏感的用戶也無需擔心數據信息泄露的問題。RK3588圖像處理板是工業級別的。

除此之外，在金融領域，身份識別和智能支付將提高身份安全性與支付的效率和質量;在安防領域，未來在仍硬件鋪設到后端軟件管理平臺的建設轉型中，圖像識別系統將成為打造智慧城市的主要環節;在醫療領域，醫療影像基于人工智能的快速匹配可幫助醫生更快更準確的讀取病人的影像數據;另外，在無人駕駛領域，低成本的攝像頭加視頻處理軟件方案將為無人駕駛商業化打下基矗。其他方面，智能家居、電商等行業中，圖像識別也有不同程度的應用。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。山東人流圖像識別模塊提供商

RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。貴州車流圖像識別模塊AI智能

成都慧視光電技術有限公司開發的吊艙均搭載了高性能國產化芯片RK3588開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，這款板卡內部植入了自主研發的智能圖像算法，架構更先進，核心數8核（4大4小），算力6.0TOPS，支持豐富的輸出接口，同時支持H264、H265兩類視頻編碼。可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定，同時可以根據輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。能夠讓無人機的“眼睛”智能化，讓高空目標識別、信息偵查、鎖定跟蹤成為可能。貴州車流圖像識別模塊AI智能