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...
RK3588作為瑞芯微旗艦級芯片,工業級的算力受到了很多領域的青睞,但是由于前端相機的選擇不同,并不是每塊RK3588的圖像處理板都可以直接拿來使用,需要的是根據相機接口和應用場景進行深度定制。成都慧視光電技術有限公司就有這樣的快速集成定制的能力。作為擁有多年圖像處理板開發經驗的團隊,成都慧視能夠快速定制SDI、CVBS、CAMERALINK、USB、LVDS、DVP等豐富接口的RK3588系列圖像處理板,并能夠根據應用環境定制外殼、散熱器等。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。無源目標跟蹤售后服務
由于侵入的目標的形狀和顏色等特征是難以固定的,再加上監控的場景,即背景往往比較復雜,只利用一個單幀圖像就找出移動的目標是非常困難的。然而,目標的運動導致了其運動時間內,監控場景圖像的連續變化,所以,使用圖像序列分析往往是比較有效的,而且適合于低信噪比的情況。由于監控系統通常監控的視野比較大,系統設置的環境較為惡劣,圖像傳輸的距離較遠,從而導致圖像的信噪比不高,因此采用突出目標的方法,需要在配準的前提下進行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術中,要研究的問題有,相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系是什么關系,是簡單的圖像差的值,還是多幅之間差的最大值,還是其他的與圖像減法之間的其他函數關系,是尤其需要研究的。在研究中,研究如何差,如何自動得到差圖像的分割門限,如何減小背景和突出目標是研究的方向。青海目標跟蹤設備RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。
在很長一段時間內,傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉篩查的方法,這種方法覆蓋面不足且效率低下,篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展,AI化的篩查逐步采用,通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機,實時遠程監控糧庫,一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警,有效降低巡檢成本和壓力,提升工作效率。這之中,實現AI識別處理的傳感器同樣重要,面對復雜的糧庫環境,一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。
YOLO算法具有以下幾個明顯的優勢:快速高效:YOLO算法采用單次前向傳播的方式進行目標檢測和跟蹤,相比傳統方法的多次掃描圖像,速度更快,適用于實時應用。準確性較高:通過引入先進的卷積神經網絡和相關技術,YOLO算法在目標定位和類別預測方面具有較高的準確性。多尺度處理:YOLO算法通過特征金字塔網絡和多尺度預測技術,可以處理不同大小的目標,并保持對小目標的有效檢測。端到端訓練:YOLO算法可以進行端到端的訓練,避免了多階段處理的復雜性,簡化了算法的實現和使用。慧視RK3588圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。
基于視頻目標檢測和跟蹤的一般流程是:通過目標檢測,找到目標;對目標特征進行描述,初步估計目標的運動矢量;根據運動狀態,進入目標跟蹤,對傳感器的姿態,比如水平方位、垂直方位和焦距等進行調整;跟蹤到目標后,對目標特征進行更新,并對目標的運動進行預測后,進入下一輪的跟蹤過程。目標跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術細節很多。慧視光電開發的高性能目標跟蹤圖像跟蹤板在自研目標跟蹤算法的作用下,能夠實現高精度低延遲的視頻目標鎖定跟蹤。RK3588作為慧視光電開發的全國產化工業級板卡,具備高性能、高精度的優點。浙江無線目標跟蹤
慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。無源目標跟蹤售后服務
近年來,我國多地智慧城市建設取得較好的成效,諸多創新技術和解決方案得到廣泛應用。而在智慧停車方面,許多公共場所也開始逐步落地應用。一車一桿的系統,智能識別進出入車輛,控制車輛進出入,統計車位空缺數,在很大程度上能夠優化公共停車場的交通擁堵等問題,能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱,該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內存卡等設備于一體,其中圖像處理板內置車牌識別算法,在攝像頭獲取車牌照片后,板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別,并上傳數據到后端控制中心,能夠有效控制車輛的合理出入,方面管理者優化管理。無源目標跟蹤售后服務
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...
貴州省時省力目標跟蹤
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