多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態,通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪...
近年來,伴隨著大數據時代的來臨,深度學習在計算機視覺的許多問題,如圖像識別、人臉識別、目標檢測領域都取得了巨大成功,與傳統的目標檢測算法相比,深度學習算法具有更好的表達能力、更高的準確性,深度神經網絡在模型架構和學習過程上與人類認識和感知世界的神經系統類似。目標檢測和識別現在是視覺方向熱門的研究課題,也一直是工業界重點研究的對象。近幾年,業內出現了各種各樣的檢測框架,不斷刷新各種性能指標,然而受限于工業應用的性能與成本要求,效率-精度平衡的檢測框架成為了優先。團隊在該方向進行了一系列的優化設計,創建了全新的移動端實時檢測框架,與其他流行的檢測框架相比,該模型架構在準確性和延遲之間實現了更好的權衡,基于選用的硬件平臺,可以實現性能優良的移動端實時物體檢測。成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產化RK3588板的高性能圖像跟蹤板卡。黑龍江流暢目標跟蹤
成都慧視光電技術有限公司的RK3399處理板是采用的國內AI智能開發板OrangePI4,植入慧視光電自主研發的智能圖像算法,基于輸入的可見光或者紅外的視頻流,可實時對目標進行自主檢測、識別或者手動鎖定,同時可以根據輸出目標的靶量信息,對目標進行實時跟蹤。雙光測溫組件是基于RK3399圖像處理板,推出的一款用于高溫人群體溫篩查的組件產品。基于該組件,可快速展開各類用戶終端產品的集成設計。其中可見光模組和紅外測溫模組,分別通過配套提供的FFC軟排線與RK3399圖像處理板連接。穩定目標跟蹤成都慧視的跟蹤版是國產化的嗎?
為認真落實城市“智慧化”建設要求,加速推進智慧港口建設,逐步構建智慧港口建設體系,實現全過程、全區域、全要素智慧化提能增效。慧視光電利用物聯網、云計算和AI技術,不斷探索基于數字化的適合企業自身實情的解決方案,按下智慧港口建設的“快進鍵”。通過AI賦能,針對港口安防監控,慧視光電成功研發“慧眼”雙光相機,采用平行雙光路光學設計。產品可同時采集可見光和紅外兩路模擬視頻數據,并基于采集到的實時視頻流,實現目標鎖定、目標跟蹤功能。目標鎖定與跟蹤狀態下,產品可在輸出視頻圖像的同時,輸出目標相對與產品光軸的實時視線角信息(方位、俯仰)。實現港口智慧化管理,提升管理效率,降低人工成本。
傳統的監控系統需要依靠人對得到的監控視頻進行分析,耗時耗力。智能監控系統可以通過目標跟蹤、識別等技術自動實現對目標場景的分析和異常檢測。隨著深度學習在計算機視覺領域的快速發展,智能視頻分析技術已經成為安防企業競爭的關鍵,相關技術已經達到非常高的精度。傳統安防技術更多的是關注事后查證的有效性,但隨著高清攝像機的普及,如何利用這些資源使設備“活”起來,已經成為越來越多安防企業發展的重點。有了視頻分析,就可以及時發現視頻中的異常情況,從而及時做出反應,減少損失。慧視AI圖像處理板是高精度識別的板卡。
隨著5G快速發展,一個萬物智能互聯的世紀應運而生,人工智能也隨著智能互聯的發展充滿了生機,市場對智能圖像處理板的要求也越來越高。隨著國內相關行業市場對圖像處理板卡要求的日益提升,慧視光電推出了目前市場上基于RV1126的較小型的圖像處理板卡。產品作為人工智能通用平臺,用于城管、銀行、邊海防、電力、無人機與機器人、車輛集成等領域,快速對現有設備完成智能化升級。同時客戶可根據需求自己做適配的電源板、電氣接口等進行二次開發。慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。國產化目標跟蹤有哪些
慧視光電對RV1126跟蹤板進行二次開發,實現AI智能應用。黑龍江流暢目標跟蹤
目標跟蹤是計算機視覺的一個重要分支,其利用視頻或圖像序列的上下文信息,對目標的外觀和運動信息進行建模,從而對目標運動狀態進行預測并標定目標的位置。目標跟蹤融合了圖像處理、機器學習、比較好化等多個領域的理論和算法,是完成更高層級的圖像理解(如目標行為識別)任務的前提和基礎。隨著計算機處理能力的飛速提升,各種基于目標跟蹤的民用和***系統紛紛落地,廣泛應用于智能視頻監控、智能人機交互、智能交通、視覺導航、無人駕駛、無人自主飛行、戰場態勢偵察等領域。并結合多傳感器技術,提高了對城市的主動監視和對戰場的態勢感知能力。能夠實現多目標跟蹤并完成對目標行為的異常檢測。開發出了能在復雜場景下的行人跟蹤和行為理解,以及可用于監測、引導交通流量并實現異常預警的公共交通管理系統。黑龍江流暢目標跟蹤
多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態,通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪...
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