无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后,达到了实现智能识别的硬件条件,但是传统的摄像头只能获取图像,并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的处理器还是在于模仿人眼一样进行视觉处理,然后AI进行智能提取和分析图像,再和训练模型进行快速比对,从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。首先,要想...
成都慧视光电技术有限公司基于国内的ARMSOC芯片解决方案商瑞芯微处理器,面向嵌入式领域推出处理模块、显控主板、工控主板等硬件解决方案,主板支持Android、Linux操作系统,支持适配国产统信和麒麟操作系统。例如RK3399处理板采用标准3.5寸嵌入式主板规范,尺寸146mm*105mm,DC12V供电。主板具有功耗低、体积小、可快速产品化的特点,可应用于机器视觉、零售管理,车载网关,工业采集网关等嵌入式行业市场。可广泛应用于机载吊舱、车载辅助、边海防监控、森林防火、电流巡检、智能周界等领域。Viztra-LE034图像处理板识别概率超过85%。云南目标检测设备
智能交通控制是“智慧城市”的关键内容之一。在城市的主干道,尤其是十字路口,对车辆、行人等目标的自动检测与跟踪是智能交通系统的重要任务,而基于深度学习的目标跟踪技术在其中起着重要作用,借助于云平台,能够及时有效地实现对交通状态的感知,从而提高整个城市的交通效能。成都慧视光电技术有限公司专注于图像处理领域,在人工智能算法、激光雷达、红外图像处理、目标识别与追踪、窄带传输等方面积累了丰富的经验和成果。研发团队由行业沉淀了十余载的人员组成,并与南京大学、电子科技大学等学府实验室达成深度合作,公司致力于成为基于图像的智能方案提供商。吉林安全目标检测AI智能算法助力森林防火!
随着城市规模的不断扩大与城市空间管理复杂性的持续提升,我国城市管理的方式方法也一直处在逐步演变的过程。以道路空间管理为例,我国城市大多经历了由早期的只靠少量人力对城市重点区域或位置进行人工监管发展至以交通信号灯、道路摄像头等设备为主的后台监控阶段,近年来部分经济实力较强且基础设施完备的大中型城市更是在传统的设备监控基础上,尝试将人工智能、物联网、大数据、云服务、5G等新一代信息技术引入到城市空间管理中,实现人、车、物的智能识别与轨迹追踪等智慧交通能力。
目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支,其利用视频或图像序列的上下文信息,对目标的外观和运动信息进行建模,从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。目标跟踪融合了图像处理、机器学习、比较好化等多个领域的理论和算法,是完成更高层级的图像理解(如目标行为识别)任务的前提和基础。随着计算机处理能力的飞速提升,各种基于目标跟踪的民用和***系统纷纷落地,广泛应用于智能视频监控、智能人机交互、智能交通、视觉导航、无人驾驶、无人自主飞行、战场态势侦察等领域。并结合多传感器技术,提高了对城市的主动监视和对战场的态势感知能力。能够实现多目标跟踪并完成对目标行为的异常检测。开发出了能在复杂场景下的行人跟踪和行为理解,以及可用于监测、引导交通流量并实现异常预警的公共交通管理系统。全国产化电子元器件——智能处理板。
成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了国产化图像检测与跟踪智能处理板——RV1126处理模块,该处理模块具有一下特点①处理模块使用瑞芯微的RV1126芯片,RV1126是一个高性能、低功耗的视觉处理SOC,具有丰富的外设和功能特性,尤其适合AI相关的应用;②4核CortexA7,每个核具有独自的NEON和FPU,每个核具有32KB的一级数据缓存和一级指令缓存,4核共用512KBL2缓存;③两个MIPICSI/LVDS/SubLVDS视频输入接口,每个接口支持4lane,MIPICSI每个lane的比较大速率为2.5Gbps/lane,LVDS比较大速率为1Gbps/lane;④ISP支持的最大分辨率为4416x3312;⑤支持H264,H265视频编码,比较大支持4096x2304@30fps;⑥神经处理单元(NPU),运算能力达到2Tops,支持INT8和INT16;⑦包含一个RISCV微控制器;⑧2DGraphicsEngine(RGA),支持硬件像素格式转换,缩放等操作;⑨支持MIPIDSI、BT.1120视频输出接口;⑩比较大支持1920x1080@60fps视频输出,支持多个硬件图层;⑪支持USB2.0OTG;⑫支持I2Cx6;⑬支持UARTx6。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。贵州稳定目标检测
慧视AI板卡能够凸显AI的智慧之能,变被动为主动,提供多种能主动预警的视频分析和人脸识别黑白名单管理。云南目标检测设备
目前的跟踪算法分为两大研究方向:相关滤波和深度学习,其中基于相关滤波的方法在实时性方面有明显的优势,而基于深度学习的方法在跟踪准确性和鲁棒性方面优势较高。慧视光电团队针对实际应用过程中情况,尤其是在相机抖动、目标遮挡、变形和环境干扰的情况下,结合硬件平台性能,对相关滤波和神经网络进行优化设计,可获得更佳的跟踪效果。针对红外弱小目标,常用的模板类方法因提取不到有效的目标特征,在受到大量背景信息的干扰下,会出现跟踪失效情况。慧视光电团队以点跟踪技术为主体,结合模板类跟踪方法去除相机抖动干扰,再加入对目标的运动预测,研发了一种性能优异的红外弱小目标跟踪技术,在反无人机、远距离目标弹窗等领域得到的良好的应用。云南目标检测设备
无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后,达到了实现智能识别的硬件条件,但是传统的摄像头只能获取图像,并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法的处理器还是在于模仿人眼一样进行视觉处理,然后AI进行智能提取和分析图像,再和训练模型进行快速比对,从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。首先,要想...
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