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FV1100 LNX/P3-800图像处理系统渠道商介绍：

近年来，人工智能（AI）曾经成为了一种十分盛行的表达方式。上个世纪是一个富有创新的世纪，特别是在数学方面，为完成人工智能带来了希望，可是很多技术上和概念上的差距让各种各样的计划都胎死腹中。但是，得益于过去20年来在计算才能、数据累积、数学工具等方面获得的宏大进步，而且一切这些都能以更低的本钱完成，今天，人工智能曾经开端融入各个行业。

为了使机器可以了解四周的世界，科技的开展从生物学方面取得了启示。经过眼睛能够取得80%的信息，使得人类能够自我定位、并且和在他们视力范围内的世界停止互动。

因而，大多数人工智能方面的研讨都是集中在剖析来自于视觉系统图像的才能上。来自于生物学方面的另一个启示是允许机器剖析这些图像的数学构造：人工神经网络、人类大脑的构造复制品。

存在多种不同的神经网络，主要取决于神经元之间的衔接的拓扑，所运用的聚合函数、阈值函数和反向传播办法。这些数学办法都是人工智能范畴的一局部，称为“深度学习”，通常被分为两局部：锻炼和推理。

依据要完成的目的不同，绝大多数的神经网络都有着品种十分多的“锻炼”算法（有监视的或无监视的）。算法可依据在网络输入处呈现的数据集修正突触权重。锻炼的目的是使神经网络能够从示例中“学习”。

假如正确执行锻炼，则网络将提供与锻炼数据集的输入值十分类似的输出响应。推理引擎是对应于演绎推理的模仿的软件算法，在深度学习的状况下是神经网络。该软件通常嵌入在设备中。

在过去10年中，深度学习在许多范畴都获得了停顿。基于图像的技术包括面部辨认、虹膜和手势监控、对象和自在空间检测，以及**的行为辨认。

从市场角度来看，从汽车上能够留意到*惊人的停顿，由于这些用于**驾驶辅助系统（ADAS）的技术被用在了检测障碍物、辨认指示牌、信号灯、汽车、行人以及其他相似的目的上。图像来自于布置在车身及其四周的一系列摄像头，而锻炼是在位于数据中心的特定的计算机上停止的。关于半自动驾驶的车辆，推理算法是内嵌在引擎控制单元（ECU）内的，关于机器人驾驶或全自动驾驶的车辆，推理算法是完整内嵌在计算机内的。

生物辨认技术是深度学习被普遍运用的另一个主要局部。我们发现它的算法用于个人身份考证，例如**的智能手机很多都采用3D面部辨认。在疆土平安范畴，经过专用摄像机的运用，面部辨认被用于边境控制以及身份证明文件的制造。

基于深度学习的虹膜辨认也越来越多地用于挪动设备的个人身份认证。将来，我们能够在这一局部中添加行为辨认，固然目前仍处于研发阶段，不过所获得的初步成果曾经令人鼓舞了。深度学习曾经能够集成在手势辨认中，但目前主要集中在文娱、车载计算机、游戏和商用无人机控制范畴。在过去10年中，很多公司在人工智能范畴的投资持续增加。市场研讨机构Yole估计到2025年复合年增长率将到达50％，收入主要集中在运用深度学习的技术上。

不可承认，人工智能的开展也离不开特地的硬件开发。值得留意的是，视觉处置器的设计者和研发人员还经过嵌入式操作系统和软件开发工具包（SDK）提供了软件层。

这使得施行软件处理计划变得十分容易，而且能够让硬件的性能发挥到**。市场上曾经有很多专属于平台的开发工具包可选，例如：ARM公司的embedOS、NVIDIA公司的Jetson、Xilinx公司的XSDK以及CEVA公司的CDNN工具包。

为嵌入式系统开发人工智能的企业，必需在开发其处理计划时思索这个后加的软件层，并将其设计为与不同类型的硬件兼容。随着其开展势头的继续，人工智能视觉系统将迎来一个光明的将来，无论是硬件层面、专用途理器市场，还是软件层面，都将有越来越强大的算法，以期在物体、面部和手势辨认方面完成更高的精度。

资讯来源：汕头罗克自动化  

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