一、视觉识别概述
在数字化时代，信息的获取和处理变得前所未有的重要，视觉识别作为人工智能领域内的一个重要分支，它能够模拟人类的视觉系统，让计算机理解、识别和解释图像或视频中的信息，该技术已经广泛应用于人脸识别、物体识别、图像搜索、工业自动化、机器视觉、自动驾驶、智能监控、行为分析、医学影像诊断等领域。
图1：计算机视觉系统示意图
1.1 实现图像/视频识别通常需要如下几个步骤：
（1）图像预处理：对图像进行去噪、增强、缩放等操作，便于提取特征信息；
（2）特征提取：在预处理后的图像中检测形状、颜色、边缘、角点、纹理等信息，提取有意义的特征；
（3）特征匹配：将提取的特征与已知的模板或特征数据库进行匹配，以判断图像中是否存在目标物体，这通常需要对算法进行训练和调试；
（4）分类与识别：根据匹配结果对图像信息进行分类和识别，并分配到预定的类别中。过程中需要使用到支持向量机、决策树、卷积神经网络、深度学习等技术。
图2：计算机视觉主要算法
1.2 常见视觉识别算法：
（1）边缘检测算法：采用Sobel算子、Canny算子等检测出图像中物体的轮廓，是常用的特征提取方法；
（2）目标检测算法：采用Haar特征检测、HOG（方向梯度直方图）特征检测、卷积神经网络等算法准确识别图像和视频中的物体；
（3）物体识别算法：采用SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配、SURF（加速稳健特征）特征匹配、卷积神经网络等算法判断物体属于哪一个类别；
（4）图像分割算法：基于阈值、边缘、聚类对图像区域进行分割，每个区域都具备各自相似的特征。
总体而言，视觉识别技术的工作原理是通过一系列的图像处理和分析步骤，将图像数据转换成计算机可以理解和操作的信息，准确实现对图像内容的自动识别和分类。
二、芯智云城计算机视觉算法和解决方案
2.1 算法清单和主要参数
图3：算法清单和参数
2.2 主要算法详解：
图4：主要算法的应用场景
2.2.1人形检测
(1) 算法介绍：对画面中的人形进行检测，返回人形坐标
(2) 算法应用：区域入侵、越界侦测、人流统计等
(3) 算法优势：
覆盖场景全面：模型训练数据丰富，覆盖室内、室外、明亮、昏暗等各类使用场景
检测稳定性强：结合先进的追踪算法，保持人形检测的准确、流畅，提升各类应用稳定性
出框准确率高：能够准确判断和检测被遮挡的人形，对入侵、越界算法提供强效支撑
检出距离远：最远检出距离超过 23m
2.2.2 人脸抓拍
(1) 算法介绍：对画面中的人脸进行检测，对满足条件的人脸进行抓拍，返回抓拍人脸信息及抓拍画面
(2) 算法应用：区域监控、出入口管理、会议签到等
(3) 算法优势
抓拍设定丰富：算法提供快速抓拍和最佳抓拍模式，在不同模式下可以对不同参数进行配置，满足在各种应用场景下的抓拍需求
抓拍质量高：抓拍算法融合了人脸检测模型、人脸关键点和人脸质量评估模型，能够从多维度信息准确筛选出满足要求的人脸并对画面中存在多人脸的情况实现精准追踪，增强抓拍效果
抓拍效率高：人脸抓拍使用所有模型经过轻量化和端侧优化，模型占用空间小、推理速度快，为高效抓拍提供有力支撑
2.2.3 人头部检测
(1) 算法介绍：对画面中的人头进行检测，返回人头坐标
(2) 算法应用：人流量监控、人员聚集检测、安防系统、智慧楼宇等
(3) 算法优势
覆盖场景全面：模型训练数据丰富，能够适应各种天气、光线环境下的使用场景
检测稳定性强：结合先进的追踪算法，确保人头检测的准确性和流畅性，提升各类应用的稳定性
检测准确率高：能够准确区分人头与其他物体，精准检测各种角度和大小的人头
检出距离远：最远检出距离超 10m，支持俯视视角的检测
2.2.4 婴儿看护
(1) 算法介绍：对画面和音频中的婴儿状态进行实时检测，将对应状态信息回传。当婴儿状态异常时发送提醒，提示用户及时关注婴儿状态。
(2) 算法应用：适用于家庭婴儿看护、医院婴儿观察、幼儿园儿童看护等
(3) 算法优势
姿态适应性强：利用足量婴儿数据对人体检测、面部检测、关键点检测进行了专项优化，确保算法对婴儿状态监测的稳定和高精度 看护功能丰富：提供了电子护栏、睁闭眼、面部遮挡和哭声监测，可实时观察婴儿状态并进行提示
多婴儿同步看护：可设置多个看护位，并实时对每个看护位的婴儿状态进行监测更新，当婴儿离开监护位进行信息提示，实时了解每个看护位婴儿的状态
2.2.5 宠物检测
(1) 算法介绍：对画面中的猫、狗进行检测，返回宠物坐标
(2) 算法应用：家庭宠物监护、自动猫砂盆、宠物喂食机、社区流浪猫/狗监测
(3) 算法优势
覆盖场景全面：模型训练数据丰富，覆盖室内、室外等各类使用场景
检测稳定性强：对各类猫、狗姿态均有较高的检测率，确保在画面中的宠物检出稳定性
检测类别丰富：支持检测各种常见及不常见的猫、狗品种
2.2.6 熊检测
(1) 算法介绍：对监控画面中的熊进行检测，返回熊的坐标
(2) 算法应用：户外监控、野生动物保护、生态研究等
(3) 算法优势
覆盖场景全面：模型训练数据丰富，涵盖各种自然环境和天气条件下的使用场景，包括森林、山区、草原等
检测稳定性强：结合先进的追踪算法，能够在复杂的自然环境中保持熊检测的准确性和流畅性，提升监控系统的稳定性 检测准确率高：能够准确区分熊与其他动物，精确检测不同体型和姿态的熊
检出距离远：算法能够在较远的距离内检测到熊，适用于大范围的户外监控
2.2.7 车辆检测
(1) 算法介绍：对画面中的机动车进行检测，返回机动车坐标 算法应用：车流量监控、车辆占道检测、卡口系统、智慧社区等
(2) 算法优势
覆盖场景全面：模型训练数据丰富，覆盖各种天气、光线环境下的使用场景 检测稳定性强：结合先进的追踪算法，保持车辆检测的准确、流畅，提升各类应用稳定性
检测准确率高：能够准确区分机动车与非机动车，准确检测各种外形的机动车辆
检出距离远：最远检出距离超过 25m
2.2.8 车牌识别
(1) 算法介绍：对画面中指定区域的车位状态进行监测，识别并返回对应车位检测到的车牌号
(2) 算法应用：智慧社区，智能停车场
(3) 算法优势
覆盖场景全面：模型训练数据丰富，覆盖各种停车环境、检测视角、光线状况下的使用场景
检测准确率高：能够检测各类车型，准确检测车位的占用状况，准确检测识别各类中国车牌
响应速度快：能够即时检测并反馈车位的状态，如果车位被占用，则检测车辆车牌并识别车牌号
车牌覆盖广：支持车牌类型包括：蓝牌、新能源车牌、黑牌、单排黄牌、警车车牌、单排军车牌、香港进出中国大陆车牌、澳门进出中国大陆车牌、教练车牌
2.2.9 电动车检测
(1) 算法介绍：对监控画面中的电动车进行检测，防止电动车进入电梯，并在检测到电动车进入电梯时触发报警
(2) 算法应用：适用于住宅小区、商场、办公楼等场所的电梯监控，确保电梯使用安全，防止电动车引发的安全隐患
(3) 算法优势
场景适应性强：模型经过大量数据训练，能够在各种光照条件下稳定工作，适用于不同类型的电梯和建筑环境
检测稳定性高：结合先进的图像处理和识别技术，能够在部分被遮挡的情况下准确检测电动车，提升监控系统的可靠性 检测准确率高：能够有效区分电动车与其他物体，准确检测不同型号和外观的电动车
实时报警：在检测到电动车进入电梯时，能够迅速触发报警，提醒相关人员采取措施，确保安全
2.3 芯智云城智慧视觉技术解决方案和应用场景
我们可以提供基于智能视觉应用的软硬件技术解决方案，PCBA模组和板卡，以及配套的AI算法和云端服务，并可以根据用户的需求进行算法定制化开发和性能调优。
图5：图像/智能算法在智能安防监控上的应用示例
图6：安防领域的产品应用示例
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