图像识别技术正在广泛应用在新冠肺炎疫情期

2022年刚过完春节，新冠疫情又开始在全国大中小城市肆虐，病原体已经发展到了第三代了，我们人类现在只能防范。其主要原因是我们不能及时有效地利用科技快速定位到某个人现在所具备潜在的威胁，一旦我们掌握这种技术，在处理新冠肺炎传播上就能得到有效地控制，图像识别技术推广普及的重要性要来了！

未戴口罩识别系统

按照北京富维图像大数据研究中心的定义，图像识别技术是一种计算机视觉技术。图像识别是系统或软件识别图像中的对象、人、地点和动作的能力。它使用带有人工智能的机器视觉技术和经过训练的算法，通过摄像头采集到的图像上传至系统服务器识别分析图像。计算机视觉的一个例子是通过准确地分类和过滤数百万用户上传的图像来识别道路上的行人和车辆。

现在图像识别技术就能运用到当下的实战场景。通道检测行人是否佩戴口罩，这个完全可以采用图像识别技术来完成。

未戴口罩识别系统，详细介绍请参见：https://www.fuweivision.com/1221

具体的应用场景：

当行人经过检测通道时，利用摄像头进行抓拍行人的头部和脸部信息，进行上报给软件检测系统，当检测到行人没戴口罩就及时发出报警并给予行人提示，闸口不开不让行人通过，这样就能很严格的控制行人必须戴口罩才能进入密集场所，减少大家的时空感染。

同时，图像识别检测系统在疫情期间还用到风险大数据分析，用现在的图像识别技术能及时地分析出该用户最近一阶段的行为轨迹以及可能接触的人群，该需要隔离的及时隔离，该需要劝返的及时劝返，这样就能第一时间杜绝病原体。

当然还有像北京富维图像识别技术中心所提供的业务那样：可以根据实际的应用场景进行产品定制化。现在新冠病毒肆虐，人人自危，更是需要图像识别技术在这种监管监督上不打折扣。

富维图像已有算法&定制，详细介绍请参见：https://www.fuweivision.com/1059

图像识别如何工作？

数字图像表示数值矩阵。这些值表示与图像像素相关的数据。不同像素的强度平均为单个值，以矩阵格式表示。 输入识别系统的信息是图像中不同像素的强度和位置。在这些信息的帮助下，系统学习在提供给它的后续图像中绘制出关系或模式，作为学习过程的一部分。训练过程完成后，对测试数据的系统性能进行验证。为了提高系统识别图像的准确性，对神经网络的间歇性权重进行了修改，以提高系统的准确性。

图像识别（物体识别、人脸识别）中使用的一些算法是SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、PCA（主成分分析）和 LDA（线性判别分析）。当然，图像识别技术不仅能在当下的新冠病毒疫情中得到充分和有效地应用，更深一层次来说，图像识别在医疗领域都有很深的建树。医疗方面，远程治疗、智能问诊、药物合成这些细分领域方面，图像识别都有发挥的空间。 现在北京富维图像技术有限公司在图像识别相关方面有着很深的功底，能灵活地掌握市场第一手需求，并且慢慢地开放图像识别定制方面业务，希望有兴趣地朋友可以联系北京最大的图像识别技术服务商-北京富维图像！