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成都慧視光電技術有限公司的RK3588圖像處理板同之前的RK3399pro圖像處理板對比:CPU方面:3588CPU架構更先進,核心數8核(4大4小),rk3399pro只有6核(2大4小);NPU方面:rk3399pro算力3.0TOPS,rk3588算力6.0TOPS。(算力是NPU的一種評估方法,算力越高,檢測幀率越高);視頻輸入輸出接口方面:RK3399PRO支持2組MIPI-CSI輸入,1組HDMI、1組MIPI-DSI輸出RK3588支持1組HDMI、2組MIPI-CSI、1組DVP輸入,2組HDMI、2組MIPI、1組BT1120輸出;視頻編解碼器方面:rk3399pro支持H264,不支持H265,rk3588支持H264、H265,系統上:rk3399pro不支持RT實時系統,RK3588支持RT實時系統。國內有哪些廠家可以提供全國產化的圖像識別模塊?浙江穩定目標跟蹤

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慧眼智能雙光AI成像組件是成都慧視光電技術有限公司在其研發的慧眼智能圖像處理板基礎上,集成了非制冷紅外、可見光相機于一體的智能檢測、識別產品,根據客戶的需求可搭配不同波段的相機產品。應用場景:該款產品可廣泛應用于森林防火、電站檢測、安防監控、智慧化工業檢測、機載吊艙、車載輔助、低空安防等各種光電觀瞄平臺。目標跟蹤:1.配合目標檢測,支持自主目標跟蹤。2.支持手動指定目標進行跟蹤。3.目標跟蹤算法具有抗遮擋能力。4.目標跟蹤算法具有適宜目標尺度變化的能力。5.輸出目標跟蹤信息。什么目標跟蹤哪里買國產化跟蹤板哪家好?

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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。

面對城市治理中高度碎片化和多樣性的治理場景,如城管業務中占道經營、亂扔亂倒、亂搭亂建、亂停亂放等現象,可借助開發平臺的能力引擎,高效完成定制化算法的開發來輔助人工監管。諸如慧視光電此類企業,基于行業硬件設備,運用自身的圖像算法和硬件平臺開發優勢,推出了系列國產化圖像檢測與跟蹤智能處理板。由于每個地區所面臨的城市治理問題兼具共通性和個性化,因此從方案設計成本及高效交付的角度來看,采用中臺架構依舊是相當有實用性的建設思路。中臺框架可以針對不同的場景靈活地調取適用的算法、邊端硬件設備以及云端的SaaS服務,快速針對場景的變化進行方案的調整與適配,從而完成方案的復用,減少低效的重復建設。慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。

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每年全球因為交通事故死亡人數約一百萬人左右,還有幾千萬人因此而受傷或致殘,而造成交通事故的主要原因是醉酒帶來的反應遲鈍、超速帶來的制動延遲等,如何有效的避免此類問題發生,盡量減少人為因素是做好安全出行的優先。隨著科技的發展,很多車輛開始加入了輔助駕駛甚至自動輔助駕駛功能,以便在遇到緊急事情發生時,能夠讓車輛自身緊急制動或者避讓的措施來減少事故的發生,這無疑相當于給車輛裝上“火眼金睛”,這個“火眼金睛”是安全駕駛至關重要的技術,“火眼金睛”是怎么煉成的呢?通過安裝在車輛上的國產化圖像檢測與跟蹤板卡,對車輛前方的影像進行智能分析,準確檢測、識別出人、車并進行標注,同時反饋給車輛的“大腦”,從而系統聯動做出必要的規避措施。慧視光電開發的慧視RK3588圖像處理板,采用了國產高性能CPU。什么目標跟蹤哪里買

工程師以RK3399核心板為基礎進行定制開發,讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。浙江穩定目標跟蹤

成都慧視光電技術有限公司基于自身算法優勢,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)。該款產品可集成于吊艙或者搭載云臺使用,可應用于:邊海防、碼頭、海事、森林防火等領域全天時安防監控;電力巡線、石化、環保等行業預防性維護作業;工業視覺、搜救及車載夜視等領域。浙江穩定目標跟蹤

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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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    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...
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