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- 微软研究人员在2015年人工智能会议上提交的一篇论文《用于图像识别的深度残差学习》，迅速攀升至历史百大榜单第5名（WoS、Dimensions和Scopus数据库排名中位数分析）。《用于图像识别的深度残差学习》已经成为21世纪以来被引用次数最多的论文。该论文的作者提出了深度残差学习（ResNet）架构，突破性地解决了深层神经网络训练中的信号衰减问题，使网络层数达到前所未有的深度，并在2015年赢得图像识别竞赛。ResNet不仅成为深度学习发展的重要里程碑，也为后续的AI突破 —— 如AlphaGo、Alp
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图像识别 ResNet AI ChatGPT
- 如今，AI技术的边界正在以指数级速度被打破。从语音助手到监控系统，AI不断渗透到我们的日常生活中。然而，对于大多数企业和家庭来说，如何在经济可承受的范围内引入先进的AI技术，尤其是在安全和智能功能上做到兼顾，是一项亟待解决的挑战。为了满足这一需求，瑞萨推出了一款具备语音和图像识别能力的中端AI系统，为用户提供经济高效且功能强大的解决方案。基础款语音和视觉AI系统框图1 高性能与低功耗的完美结合该系统采用了RA8E1 MCU，该MCU采用了Arm? Cortex-M85?内核，并集成了Helium
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图像识别 语音识别 AI
- 导读随着科技的不断发展，可视化智能化已经成为现代车辆的未来发展方向。360环视作为智慧车辆的重要功能，已经在乘用车辆大面积使用。近期随着社会对商用车辆，特种车辆可靠性，安全性要求的提高，相关企业也开始了360环视功能的开发。01 车辆360环视应用需求相比于普通车辆，特种车辆车体高，车身长，容易产生视觉盲区引发交通事故。某特种车辆制造商为提高特种车辆的驾驶安全性，在原出色的机械性能基础上，引入新技术来实现产品智能环视。结合其对特种车辆安全性的追求，该公司决定开发集成360°环视和AI图像识别的
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360环视 AI 图像识别
- 通过极限学习机ELM算法改进K-SVD字典学习算法，并成功应用于多特征融合物体成像识别领域。研究结果表明：通过ELM算法，字典精确度和优势在处理后的提升效果均十分显著。不论是从计算效率还是计算准确率来看，改进的K-SVD算法表现出较佳优势。K-SVD算法性能可通过ELM显著提升，算法识别准确率在多特征加入后也相应快速增长。将较低分辨率的样本从图像中筛选出来，有利于减少傅里叶叠层成像数量。
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202308 K-SVD算法 算法改进 图像识别
- 2025-08-04，致力于亚太地区市场的领先半导体元器件分销商---大联大控股宣布，其旗下品佳推出基于联发科（MediaTek）Genio 1200智能物联网平台的图像识别方案。?图示1-大联大品佳基于MediaTek产品的图像识别方案的展示板图?图像的识别与采集作为AI最活跃和最有价值的用途之一，为万物互联时代提供了诸多热门应用，是推进数字化生活不可或缺的一部分。在这种背景下，大联大品佳基于MediaTek Genio 1200智能物联网平台推出了图像识别方案，该方案能够实时对环境中
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- 针对地铁站常规检查方式效率低、成本高、疫情防范措施不够全面等问题，研究设计了一种新型的智能防疫闸机。利用红外传感器、深度摄像头等器件实现系统的红外测温、图像识别和实时视频传输的功能，通过树莓派与STM32F103单片机分别完成系统的软硬件控制，在保证系统稳健性的同时提高地铁出行的交通出行效率。
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202303 疫情防范 图像识别 视频传输
- 全球半导体解决方案供应商瑞萨电子近日宣布，推出一款能够处理多个摄像头图像数据的全新RZ/V2MA器件，进一步扩充其RZ/V系列微处理器（MPU）产品线，并为视觉AI应用带来新水平的高精度图像识别能力。该新器件集成了两个64位Arm??Cortex?-A53内核，能够以1GHz的最高工作频率提供高计算性能；具备专有的低功耗DRP-AI（动态可重构处理器）加速器，可以以1 TOPS/W（每秒百万次操作/瓦）级的性能处理图像数据。RZ/V2MA器件配备以太网、USB和PCI Express等高速接口，
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瑞萨 视觉AI加速器 RZ/V 图像识别 多摄像头图像支持
- 为了解决传统变电站倒闸操作及巡检业务效率低下、带电作业危险性较大的问题，本文将人工智能技术和机器人技术结合，利用基于Mean Shift的目标跟踪算法，通过多轴机械手、浮动操作平台、3D视觉相机等手段将人工运维的大部分操作集成至智能机器人上，实现了远程倒闸操作、智能巡检、突发情况紧急分闸等功能，并成功应用于220 kV、110 kV电压等级变电站以及10 kV开关室中，大幅度提升了作业效率，降低人力成本，减少安全风险，推动变电站智能化建设。
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智能机器人 巡检机器人 操作机器人 变电站 图像识别 视觉定位 202205
- 笔者：梁羽 计算机视觉（CV）是人工智能研究的热点方向之一，其核心在于如何让机器“看见”和“理解”——通过算法从照片、视频等媒介中提取高层次信息并加以利用。 随着全球计算能力和数据量的双增长，计算机视觉取得了长足的进展，在自动驾驶、智能安防、体育运动（如记录分析运动员跑姿就使用了AI助力的人体姿势估计）等领域遍地开花。运动生物力学专家分析苏炳添训练时的跑姿英特尔3DAT技术1（三维运动员跟踪），基于OpenVINO框架开发 一般来说，常见的计算机视觉任务基于静止的单帧图像进行，主要采用机器学习和
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- 技术的进步让机器不但能像人类一样认花认草认物认人，还开始拥有超越人类的识别能力。图像识别概述图像识别是人工智能的一个重要领域，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像的技术
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图像识别
- 近日，达摩院宣布已经自主研发出用于车载摄像头的ISP处理器，保障自动驾驶车辆在夜间拥有更好的“视力”，“看”得更清晰，从而大幅提升自动驾驶安全性, 而背后技术则是达摩研发的3D降噪和图像增强算法。目前，该处理器已经用于自动驾驶物流车，路测性能达到业界领先水平。
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- 近日，比尔·盖茨在创新经济论坛上谈到，人工智能是不分国界的，全球应该共享科研的成果，拥有开放思维的人会远远领先于那些试图独自保守研究成果的人。
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- 这篇论文主要介绍了英伟达新推出的 CityFlow（流动之城）数据集，是目前世界上第一个支持跨摄像头汽车跟踪及再识别的大型数据集，同时拥有最多的摄像头数量（40）以及最大的空间跨度（> 3 km^2），为智慧城市的解决方案提供了最好的测试平台。目前，该论文已经被 CVPR 2019 接收为 Oral 论文，拿到了 2 个 Strong Accepts 和 1 个 Accept 的「准满分」成绩。
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- 如今，人工智能技术已经深入到人们的日常生活中，但这并不像许多人想象得那么可怕。通过人工智能，人们已经看到事情变得越来越好，但这种变化并不止于家庭。如今，许多企业都在以不同的方式使用人工智能，以便吸引客户、推动销售，并简化业务流程。简而言之，未来几年对人工智能开发服务的需求将会很高。人们将在2019年看到以下一些人工智能趋势
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- 12月25日，斯坦福大学发布了最新的DAWNBench深度学习推理榜单，阿里云获得了图像识别性能及成本双料冠军，打破了亚马逊保持的长达8个月的纪录，这是该榜单首次出现中国科技公司。 斯坦福大学DAWNBench是人工智能领域最权威的竞赛之一，它要求参赛机构的计算平台对50000张图片进行精准识别并分类。测试结果显示，阿里云识别图片的速度比亚马逊快2.36倍，比谷歌快5.28倍。 (阿里云人工智能推理性能打破纪录，超过基于AWS、谷歌硬件的成绩) 阿里云创纪录的背后是阿里云计算平台的超强计算能
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阿里云，图像识别
图像识别介绍
图像识别
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像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。
中文名图像识别
外文名image identification
所属学科计算机科学
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