目标识别基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 可定制,薄膜,陶瓷,集成
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 材料晶体结构
  • 可定制
  • 加工定制
目标识别企业商机

在工业领域如安防巡检等行业,需要大量摄像头采集图像数据并同时快速传输;在自动化作业的工厂设备需要摄像头进行图像识别检测来实现避障等行为;在冶金行业,在熔炼、精炼和连铸等过程中,需要对非金属夹杂物进行有效地去除。因此,工业领域对于相机的要求十分严格。首先,工业相机需要性能稳定,耐用性、抗干扰能力突出,能够连续度工作。其次,工业相机要能够抓拍高速运动的物体,通过相机能够看到产品是否出现拉毛、模糊、变形等。然,工业相机对于输出的图像帧率要求高,例如在开发金属类材料时,高帧率相机能够观察材料受到冲击时内部裂纹的方向和状态,分析材料受损时材料的结构。其原理是提前在图像跟踪板中装入目标图像,跟踪板在视场内寻找类似的目标实时检测,找到之后进行实时跟踪。湖南数据目标识别远程控制

目标识别

在智慧门禁领域,为了安全,可以采用人脸识别模式。一方面在小区大门出设置门禁,只有小区住户通过人脸识别方能打开大门,另一方面在单元楼入口设置人脸识别,只有此单元的居民方能自主进入。慧视AI图像处理板通过给摄像头赋能,算法通过对小区、单元楼住户的人脸数据的学习,就能够快速识别进入的人是否为该小区或者该单元楼的住户。在火灾监测领域,慧视AI图像处理板能够替代传统的烟感探测器,定制的火星监测算法能够实时对目标区域的火星进行监测识别,即便是微小火星也可以实现及时报警。宁夏数据目标识别远程协助保障高效的目标识别能力,要选择好的图像处理板。

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    我国陆地边境线长达,与14个国家接壤,复杂的边境环境,使得边境安防成为一大考验。特别是和某南亚国家的接壤处,由于历史等多重因素的作用,目前该地区仍然出现许多争议,不久前的争端更是夺走了我方多个边防战士的生命。但是国土一日不可侵犯,为了时时刻刻守护边防安全,无人机高空巡防成为了边境安防的一大利器。边境安防是一个需要24小时不间断实时监控,特别是在夜晚,敌人会趁着夜色,对我边境进行干扰,因此夜晚的巡视不可或缺。一般的无人机吊舱,只有可见光传感器,一到夜晚光线不足时,成像质量堪忧。慧视光电开发的微型双光吊舱,集成了可见光和红外两种传感器,就能够实现高质量的昼夜成像,让敌人无处遁形。考虑到边境的特殊作业环境,为了减少无人机的负担,慧视光电经过不断设计,将吊舱的重量不断优化,控制在了280g以内,以较小的心脏,展现强大的功能。

在硬件方面,针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口,针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口,视频输出接口则采用H.264编码。这样,定制下的RV1126图像处理板就能实现对索尼7520相机基本的接收可见光和红外视频、对目标进行跟踪、输出目标测偏量的功能(特别是典型目标(人、车)检测和识别)。并且能够同时识别处理多达8批目标,识别概率超过85%。此外,根据客户需求,还可以定制以下功能:波门自动搜索和波门引导跟踪功能;具有质心和模板匹配2种跟踪方式;具有跟踪波门手动/自动调节功能;质心跟踪方式下具有黑/白目标手动设置功能;具有十字分划显示/隐藏功能;具有十字分划位置调节功能;以十字中心1~4倍电子放大功能,步长0.1;具有较好的抗背景干扰和抗遮挡能力;具有“画中画”功能,“画中画”显示比例(显示框尺寸)可设置;具有视频输出功能;具有视频记录功能;具有OSD功能;具有自检功能;支持通过网口输出图像(RTSP推流)和接收发送控制指令(TCP协议);支持透传基本相机控制指令:变焦、变倍、通道切换等。校园监控的智慧化升级可以用慧视图像处理板。

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近年来,我国多地智慧城市建设取得较好的成效,诸多创新技术和解决方案得到广泛应用。而在智慧停车方面,许多公共场所也开始逐步落地应用。一车一杆的系统,智能识别进出入车辆,控制车辆进出入,统计车位空缺数,在很大程度上能够优化公共停车场的交通拥堵等问题,能够提高安全和通行效率。智慧停车闸道装有车牌识别的机箱,该机箱集摄像头、图像处理板、显示屏、内存卡等设备于一体,其中图像处理板内置车牌识别算法,在摄像头获取车牌照片后,板卡算法就能进行快速又高精度的信息识别,并上传数据到后端控制中心,能够有效控制车辆的合理出入,方面管理者优化管理。找慧视光电定制板卡就能帮助实现目标识功能。甘肃目标识别控制软件

慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板就是无人机吊舱用的板卡。湖南数据目标识别远程控制

慧视SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程,即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度,可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估;5.模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。湖南数据目标识别远程控制

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