在AI领域之中，图像识别技术占据着极为重要的地位，而随着计算机技术与信息技术的不断发展，AI中的图像识别技术的应用范围不断扩展：IBM的Watson医疗诊断、各种指纹识别、及常用的支付宝的面部识别以及百度地图中全景卫星云图识别等都属于这一应用的典型，AI这一技术已经应用于日常生活之中，图像识别技术将来定会有着较为广泛的运用。

图像识别的应用,移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。但伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。

当信息由文字记载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑，而当信息是由图片记载时，我们却无法对图片中的内容进行检索，从而影响了我们从图片中找到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我们的信息检索效率。在这个环境下，计算机的图像识别技术就显得尤为重要。

CPU根据需要配置ISP，并响应中断；

AXI根据CPU的配置，从Memory中载入配置数据，从外部Sensor接收RAW数据；

将统计信息送到外部Memory，处理好的Image（YUV数据）可以存入外部Memory中；

如果ISP后面有相应的后处理模块，则ISP处理好的YUV数据也可以直接送入后面的后处理模块。

对CFW32C7UL系列内置的ISP模块的介绍，相信大家对ISP的特性、功能等已经有了较为深入的了解。本芯片内置的ISP模块除了可提供处理后的Y图（亮度图）的格式给普通客户外，也可以提供不加任何处理的sensor出来的RAW图。当然如果您对自家的图像处理算法相当自信的话，采用RAW图自行处理也是一种差异化的好选择。

可用于抗体和抗原检测,病毒有不同阶段，实际上在检测时被检测人并不知道自己处于什么阶段，那如何选取合适的检测方案.

根据COVID-19的浓度不同，检测也有不同的阶段。在COVID-19出现早期，各种方法在探索，中国作为第1个爆发地，想出用CT的方式来去作检测，所以武汉在初期用CT的方式来检测。之后普遍采用PCR的方式，用鼻咽子的方式可以采集到病毒，例如感染在1周之内，或者几天时间，用PCR荧光板/抗原的检测效果最好。1周以后，抗体的检测可能是更重要的一个依据。

刚感染时病毒的浓度非常低，通常采用PCR检测。接下来是抗原的LFT检测，通过ams光谱传感器，可以实现非常高的灵敏度，再结合荧光检测就可以进行数字的抗原检测，这样假阴性的结果更少，而且速度非常快。

感染天数较多时，如果患者感染了或者快好了，或者接受疫苗以后，就可以进行抗体的检测。ams推出了第一款进行抗体LFT检测的方案，灵敏度非常高，可以达到和台式检测器一样的效果。

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