实际上,跟踪和检测是分不开的,比如传统TLD框架使用的在线学习检测器,或KCF密集采样训练的检测器,以及当前基于深度学习的卷积特征跟踪框架。一方面,跟踪能够保证速度上的需要,而检测能够有效地修正跟踪的累计误差。不同的应用场合对跟踪的要求也不一样,比如特定目标跟踪中的人脸跟踪,在跟踪成功率、准确度和鲁...
森林火灾是世界性林业重要灾害之一,具有突发性,灾害的发生的随机性,在较短的时间内能造成较大的损失的特点,每年都有一定数量的发生,造成林业资源的重大损失和全球性环境污染。一旦有火灾发生,就必须以极快的速度采取扑救措施,扑救是否及时,决策是否得当,重要原因都取决于对林火行为的发现是否及时,分析是否准确合理,决策措施是否得当。如何实现森林防火工作的规范化、科学化、信息化,真正做到早发现、早解决火灾隐情,排除森林火灾隐情。慧视光电的“慧眼”双光监测设备,基于AI识别技术开发,识别烟雾+明火,实时报警.。可以实现森林防火区24小时监测,可以获取山火,焚烧秸秆,烧纸等威胁线路安全的山火事件一旦发生山火灾情,便可及时发出报警,以便及时扑灭山火。用于安防监控及状态监测的摄像头数量的飞速发展。国产化目标跟踪解决
随着5G快速发展,一个万物智能互联的世纪应运而生,人工智能也随着智能互联的发展充满了生机,市场对智能图像处理板的要求也越来越高。随着国内相关行业市场对图像处理板卡要求的日益提升,慧视光电推出了目前市场上基于RV1126的较小型的图像处理板卡。产品作为人工智能通用平台,用于城管、银行、边海防、电力、无人机与机器人、车辆集成等领域,快速对现有设备完成智能化升级。同时客户可根据需求自己做适配的电源板、电气接口等进行二次开发。甘肃目标跟踪参考价格AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。
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。
在信息化、数字化、智能化浪潮下,对于城市管理相关部门而言,要解决城市空间管理中存在的数据资源利用率低等问题,可以建立可统一管理的平台,并进一步以此平台为基础,充分挖掘各部门及各空间场景的结构化及非结构化数据价值,通过深度学习、计算机视觉、知识图谱等人工智能技术,科学、高效地利用城市数据资产来实现城市空间全域感知与实时预警,使各相关部门能够对所辖区域发生的异常状态或事件迅速做出反应。在平台端数据资源不断积累的支持下,人工智能算法模块也将随之持续优化迭代,在大数据局的牵头下进行各部门业务的职能协同,为城市管理提供辅助决策与分析预测等智能服务。工程师以RK3399核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。
面对城市治理中高度碎片化和多样性的治理场景,如城管业务中占道经营、乱扔乱倒、乱搭乱建、乱停乱放等现象,可借助开发平台的能力引擎,高效完成定制化算法的开发来辅助人工监管。诸如慧视光电此类企业,基于行业硬件设备,运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪智能处理板。由于每个地区所面临的城市治理问题兼具共通性和个性化,因此从方案设计成本及高效交付的角度来看,采用中台架构依旧是相当有实用性的建设思路。中台框架可以针对不同的场景灵活地调取适用的算法、边端硬件设备以及云端的SaaS服务,快速针对场景的变化进行方案的调整与适配,从而完成方案的复用,减少低效的重复建设。振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。黑龙江数据目标跟踪
RK3588处理板,智慧视觉应用开发板。国产化目标跟踪解决
在无人机应用方面,目标跟踪技术可以作为无人机视觉处理模块,实现对需要拍摄的目标进行持续跟踪,使焦点始终保持在目标上,从而达到更好的拍摄效果。目前,基于深度学习的视觉跟踪技术已经成为无人机视觉跟踪中重要的技术组成部分。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,推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品,全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法,能够有效的应对无人机的迫切需求。国产化目标跟踪解决
实际上,跟踪和检测是分不开的,比如传统TLD框架使用的在线学习检测器,或KCF密集采样训练的检测器,以及当前基于深度学习的卷积特征跟踪框架。一方面,跟踪能够保证速度上的需要,而检测能够有效地修正跟踪的累计误差。不同的应用场合对跟踪的要求也不一样,比如特定目标跟踪中的人脸跟踪,在跟踪成功率、准确度和鲁...
如何目标检测经验丰富
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