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...
目標檢測和跟蹤是計算機視覺領域中的重要任務之一。隨著深度學習的興起,YOLO(You Only Look Once)算法在目標檢測和跟蹤領域引起了廣關注。YOLO算法是一種在實時目標檢測和跟蹤領域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經網絡和一系列先進技術,YOLO算法在速度和準確性方面取得了明顯的進展。然而,仍然有一些挑戰需要解決,如目標尺度變化、小目標檢測和復雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術的不斷發展,YOLO算法有望在實時目標檢測和跟蹤領域發揮更大的作用。慧視RK3399圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。陜西目標跟蹤有哪些
成都慧視開發的圖像跟蹤板能夠實現高精度的自動目標視頻跟蹤,所謂自動視頻跟蹤,是利用視頻的圖像信號,自動進行目標的檢測、識別、定位,自動控制云臺和攝像機的運動,跟蹤和鎖定目標。過去在安防領域,視頻信號一般都是可見光的攝像機產生的PAL制或NTSC制的模擬信號;現在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進一步下降,熱成像傳感器將由jun用領域進入安防領域,以彌補CCD攝像機的夜晚成象質量差和非全天候等的問題。高性能目標跟蹤批發價格RK3399PRO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。
YOLO單卷積神經網絡在一次評價中直接從全圖中預測多個boundingboxes和類概率,在全圖上訓練并直接優化檢測性能,同時學習目標的泛化表示。然而,YOLO對邊界框預測施加了嚴格的空間約束,限制了模型可以預測的相鄰項目的數量。成群出現的小物件,如鳥類,對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN,一個由全深度CNN組成的單一統一對象識別網絡,提高了檢測的準確性和效率,同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區域方案微調之間交替的訓練方法,使得統一的、基于深度學習的目標識別系統能夠以接近實時的幀率運行,然后在保持固定目標的同時微調目標檢測。
成都慧視光電技術有限公司開發的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030圖像處理板能夠在算法的支持下,對高速公路上的車輛進行檢測識別,對個別車輛進行指定安全跟蹤和檢測,這將有助于有關部門進行測速和安全駕駛的管理偵查。通過實時數據的采集分析,還能夠找出高速擁堵源頭,為交通疏導提供精細信息,為提升整條道路的通行效率提供幫助。在夜間,圖像處理板也可以和紅外相機有機結合,實現AI檢測識別的功能。24小時工作能力也為全天時的交通管理提供技術支撐。慧視光電開發的慧視AI圖像處理板,采用了國產高性能CPU。
無人機追逐識別可以用在許多領域,如軍備、安防。通過專業傳感器設備的植入,讓攝像頭智能化,就可以對無人機進行追蹤識別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領域的企業,在這方面也有著豐富的解決經驗。在硬件領域,我們能夠定制開發不同接口的圖像處理板,如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等,只要您提出需求,我們就能通過應用場景需要定制合適的接口。這是進行無人機識別的基礎條件。目前,成都慧視能夠提供不同等級算力的圖像處理板,RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列,滿足多場景、廣領域。RK3588圖像處理板識別概率超過85%。新疆目標跟蹤誠信推薦
慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。陜西目標跟蹤有哪些
在目標跟蹤領域,場景信息與目標狀態的融合十分重要,首先,場景信息包含了豐富的環境上下文信息,對場景信息進行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗知識,降低復雜的背景環境以及場景中與目標相似的物體的干擾;同樣地,對目標的準確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準確性與魯棒性.總之,嘗試研究結合背景信息和前景目標信息的分析方法,融合場景信息與目標狀態,將有助于提高算法的實用性能。慧視光電開發的圖像處理板,具備高性能、高精度的特點,能夠進行精確的目標跟蹤。陜西目標跟蹤有哪些
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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