基于先進(jìn)的AI邊緣計(jì)算技術(shù)，巧妙融合了目標(biāo)檢測類的AI機(jī)器視覺檢測模型，并經(jīng)過精心設(shè)計(jì)適配的外殼而成。
RCNN，即Region-based Convolutional Neural Network，是一種目標(biāo)檢測算法。它的核心思想是先對圖像進(jìn)行區(qū)域提取，然后對每一個(gè)提取出來的區(qū)域進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的特征提取和分類。RCNN算法是目標(biāo)檢測領(lǐng)域最早也是最具代表性的基于深度學(xué)習(xí)的算法之一。
RCNN算法的流程一般分為三個(gè)步驟。第一步是區(qū)域提取，其主要目的是將圖像中可能包含目標(biāo)的區(qū)域提取出來。這里使用的是選擇性搜索（Selective Search）算法，它通過不同的顏色、紋理、大小等特征，對圖像進(jìn)行分割并生成一系列候選區(qū)域。第二步是對每個(gè)候選區(qū)域進(jìn)行CNN特征提取。RCNN使用預(yù)訓(xùn)練的CNN模型（如AlexNet、VGG等）對每個(gè)候選區(qū)域進(jìn)行前向傳播，提取區(qū)域內(nèi)的特征向量。第三步是對每個(gè)候選區(qū)域進(jìn)行分類。RCNN使用支持向量機(jī)（SVM）對每個(gè)區(qū)域進(jìn)行分類，判斷其是否包含目標(biāo)。
RCNN算法的優(yōu)點(diǎn)是準(zhǔn)確率高，尤其是在復(fù)雜場景下的目標(biāo)檢測效果更好，但是其計(jì)算量也很大，導(dǎo)致其運(yùn)行速度較慢。為了提高速度，后續(xù)的研究者們也相繼提出了一系列改進(jìn)的算法，如Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
Fast R-CNN是RCNN的改進(jìn)版本，主要是通過對CNN特征提取和分類的過程進(jìn)行優(yōu)化來提高速度。Fast R-CNN使用RoI池化（Region of Interest Pooling）層，將任意大小的RoI區(qū)域映射成固定大小的特征圖，從而避免了對每個(gè)RoI區(qū)域的特征提取和分類，大大降低了計(jì)算量，提高了算法的運(yùn)行速度。
Faster R-CNN則進(jìn)一步改進(jìn)了目標(biāo)檢測的速度和準(zhǔn)確率。它在Fast R-CNN的基礎(chǔ)上加入了一個(gè)RPN（Region Proposal Network）模塊，用于快速地生成候選區(qū)域。RPN模塊通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進(jìn)行特征提取，生成一組候選框，并使用非極大值抑制算法對這些候選框進(jìn)行篩選，最終得到一組可靠的候選區(qū)域，然后將這些區(qū)域輸入到Fast R-CNN中進(jìn)行分類。
RCNN是一種較為經(jīng)典的目標(biāo)檢測算法，其核心思想是對圖像中的候選區(qū)域進(jìn)行CNN特征提取和分類，準(zhǔn)確率較高。但是計(jì)算量大，速度較慢。后續(xù)的研究者們對RCNN進(jìn)行了多次改進(jìn)和優(yōu)化，提出了一系列速度更快、準(zhǔn)確率更高的算法。
