在如今的作業中,無人機路面巡查替代傳統的人工巡查,展現出巨大的效率優勢。像高速施工工地這樣的環境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴格管控,傳統的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行...
目標跟蹤時,多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標表觀描述的準確度與可信性,現有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進行融合,綜合利用各種冗余、互補信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補信息進行融合,提升檢測與跟蹤的準確性。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片,工業級的處理能力能夠運用到諸多行業。RK3399圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板,該板卡采用國產高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。安全目標跟蹤互惠互利
在周界安防領域,傳統的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能。慧視AI圖像處理板能夠賦能監控進行AI識別,當出現可疑人物有翻越等入侵行為時,監控能夠立即鎖定跟蹤目標人物,并向安保室發出警報,安保室人員能夠通過監控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡,便于糾察。此外,針對于夜間監控的不足,慧視雙光吊艙識別裝置能夠實現晝夜成像,白天通過可見光實現區域的監控畫面,在夜晚通過紅外實現道路或者目標區域的畫面成像,使得一些光線較差的區域也能實現清晰成像,避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區出入口、室外路口、周界、園區活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區域,通過智能監控聯動,實現小區全天候、24小時可視化報警監控。通過及時預警通知,規避安全風險,實現小區的安全管理。工業目標跟蹤有哪些慧視光電開發的慧視RK3588圖像處理板,采用了國產高性能CPU。
從軟件的角度來看,整個視頻跟蹤系統主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數據庫,運動檢測,目標跟蹤,報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統的重點,是實現目標檢測和跟蹤的關鍵,如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式,目標的檢測和跟蹤是緊密結合的。檢測是跟蹤的前因,并為跟蹤提供了目標的信息(如目標的位置,大小,模式和速度估計等),而跟蹤則是檢測的延續,實時利用檢測得到的知識去驗證目標的存在。
陜西某地村落一老人被闖入的野豬沖撞撕咬致死,讓動物入侵居民區的話題再次登上熱搜。此類野生動物在野生動物保護法的保護下,生存環境得到了極大改善,像野豬由于繁殖能力強、適應能力強,已在我國28個省份廣分布,已經不再屬于瀕危動物系列。并且,由于數量過高,有多大26個省份的居民受到了安全威脅。因此各地也在積極出臺政策、尋找措施,進行野豬致害防控工作。由于野豬出沒得不規律性,這就導致防控的難度也十分大,不可能做到完全避免,因此往往都是事后進行搜捕驅逐,防止二次傷害。慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。
但這也遇到很多難點,通常情況下,視頻回傳的延遲大概在200ms左右,隨著大量的彈打出,視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力,如何在通信帶寬有限的情況下,保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸,是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題,慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合,推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發信道內,例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內,多路視頻和交互控制共用一對收發信道,信道支持數據透傳,外部系統可以使用該信道,傳輸任意格式的數據;可實時調整視頻碼率,在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像。可以使設備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發;能夠基于H265實時視頻編碼;可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機,實現15ms的低延遲編解碼,加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右,目前業界前列。通用性強,使用更加靈活,適用更多應用場景;支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸(1080P60FPS),徹底解決“帶寬苦惱”;整體時延約60ms(含相機、編解碼、顯示,不含傳輸),實現實時控制、實時打擊。RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。放心目標跟蹤哪里好
振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環境下正常完成工作的關鍵手段。安全目標跟蹤互惠互利
無人機在軍備領域有著突出作用,它不僅能幫助進行信息偵查,還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中,在智能精細打擊領域,少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析,能夠實現對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式,能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響,盡可能保證無人機的重復使用,圖像處理設備顯然比無人機本身更加經濟。除了硬件方面,要實現這樣的精細打擊,算法的能力至關重要。在實際應用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力,這個過程周期不可估量。傳統方式下,需要大量的外場測試驗證,整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現,則很好的優化了這個過程。安全目標跟蹤互惠互利
在如今的作業中,無人機路面巡查替代傳統的人工巡查,展現出巨大的效率優勢。像高速施工工地這樣的環境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴格管控,傳統的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行...
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