目前傳統(tǒng)視頻監(jiān)控已經(jīng)實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用，但是智能視頻圖像分析在城市軌道交通領(lǐng)域還剛剛起步。隨著地鐵大規(guī)模、大客流的發(fā)展趨勢以及《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要》的政策發(fā)文，都明確了以數(shù)字化、智慧化、網(wǎng)絡(luò)化為手段，構(gòu)建新一代中國式智慧型城市軌道交通是必然的發(fā)展趨勢和方向。智能視頻圖像分析系統(tǒng)在寧波軌道櫻花公園站進行實施部署，充分驗證了系統(tǒng)設(shè)計的可靠性和智能識別的有效性，論證了利用智能視頻圖像識別技術(shù)可以輔助車站日常運營和客流疏導(dǎo)，提升運營安全和效率。符合國家政策及技術(shù)發(fā)展方向，對促進軌道交通智能化、便民化、安全可控化的發(fā)展具有指導(dǎo)意義。高溫天氣下，圖像處理技術(shù)可以幫助電力巡檢。吉林智慧交通圖像識別模塊定制方案

當(dāng)我們看到一個東西，大腦會迅速判斷是不是見過這個東西或者類似的東西。這個過程有點兒像搜索，我們把看到的東西和記憶中相同或相類的東西進行匹配，從而識別它。機器的圖像識別也是類似的，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。圖像識別是人工智能的一個重要領(lǐng)域，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術(shù)，并對質(zhì)量不佳的圖像進行一系列的增強與重建技術(shù)手段，從而有效改善圖像質(zhì)量。如今所指的圖像識別并不僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術(shù)進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計算機的圖像識別技術(shù)。吉林智慧交通圖像識別模塊定制方案圖像識別模塊可以用在校園安全領(lǐng)域。

計算機的圖像識別技術(shù)是一個相對的異常高維的圖像識別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，比較直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(PCA)和線性奇異分析(LDA)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)**，所求的是整個數(shù)據(jù)總和的比較好低維投影。

、公安刑偵等領(lǐng)域的應(yīng)用：圖像識別技術(shù)在、公安刑偵方面的應(yīng)用很多，例如目標的偵察、制導(dǎo)和警戒系統(tǒng)；自動滅火器的控制及反偽裝；公安部門的現(xiàn)場照片、指紋、手跡、印章、人像等的處理和辨識；歷史文字和圖片檔案的修復(fù)和管理等等。生物醫(yī)學(xué)圖像識別：圖像識別在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用非常多，它具有直觀、無創(chuàng)傷、安全方便等特點。在臨床診斷和病理研究中多借助圖像識別技術(shù)，例如CT(ComputedTomography)技術(shù)等。機器視覺領(lǐng)域的應(yīng)用：作為智能機器人的重要感覺，機器視覺主要進行3D圖像的理解和識別，該技術(shù)也是研究的熱門課題之一。機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域也十分多，例如用于偵察、危險環(huán)境的自主機器人，郵政、醫(yī)院和家庭服務(wù)的智能機器人。此外機器視覺還可用于工業(yè)生產(chǎn)中的工件識別和定位，太空機器人的自動操作等?；垡暪怆姷膱D像處理板穩(wěn)定性高。

隨著城市軌道交通的快速發(fā)展和客流量的激增，對軌道交通的壓力也逐步增加，尤其是對運營管理和公共安全保障等方面的壓力與日俱增。現(xiàn)階段主要是通過長期的運營經(jīng)驗結(jié)合傳統(tǒng)視頻監(jiān)控進行配合，但是隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)各上層單位管理的車站數(shù)量越來越多，現(xiàn)有的傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)面臨著很大的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在地鐵空間有限，信息顯示不全，在各管理單位監(jiān)控室的空間有限，只能通過輪換畫面來監(jiān)視所有的場景，不能同時獲知全部視頻圖像的監(jiān)控信息；運用于監(jiān)控系統(tǒng)的圖像處理技術(shù)。江西車流圖像識別模塊

圖像處理板可以3D識別。吉林智慧交通圖像識別模塊定制方案

實時運動追蹤是電視轉(zhuǎn)播當(dāng)中很重要的一部分，現(xiàn)在對電視體育賽事中冰球運動進行追蹤十分普遍，除此以外，計算機視覺還可以應(yīng)用于策略分析，運動員表現(xiàn)和評分上，同時也可以追蹤賽事上品牌贊助商的能見度。農(nóng)業(yè)，在2019年國際消費電子展上，JohnDeere展示了一種半自動聯(lián)合收割機，它使用人工智能和計算機視覺技術(shù)來分析收獲時谷物的質(zhì)量，同時還可以找到收割谷物時的比較好路線。這一技術(shù)還可以用于識別雜草——除草劑可以直接噴灑在雜草上，谷物不會受到影響，預(yù)計除草劑的用量也可以減少九成。吉林智慧交通圖像識別模塊定制方案

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