在深度学习中,解决训练数据不足常用的一个技巧是“预训练-微调”(Pretraining-finetune),即大数据集上面预训练模型,然后在小数据集上去微调权重。但是,在训练数据极其稀少的时候(只有个位数的训练图片),这个技巧是无法奏效的。图2展示了一个检测模型预训练过后,在单张训练图片上微调的过程...
每年我国校园事件、安全事故时有发生,每一次事故的背后都牵动着几个家庭的心,引发普遍的社会讨论。虽然问题的起因可能是多方面的,但是如何及时发现并制止是一个当前我们急需解决的问题。当前学校大多采用的是雇佣保安巡逻或者固定摄像头监控,但是并不能有效的解决问题,更多的是事后取证用。随着智能图像分析技术的的发展,我们在有限的摄像头监控范围内对人的行为进行分析,并对可疑行为及时报警,提醒安保的注意,及时处理,比如攀高行为分析、打架行为分析等等。目标跟踪监控预警系统是防溺水技防手段中应用比较广的。可靠目标跟踪服务电话
成都慧视光电技术有限公司研发的“慧眼”双光相机,采用平行双光路光学设计。产品可同时采集可见光和红外两路模拟视频数据,并基于采集到的实时视频流,实现目标锁定、目标跟踪功能。目标锁定与跟踪状态下,产品可在输出视频图像的同时,输出目标相对与产品光轴的实时视线角信息(方位、俯仰),可实现监视、预警、跟踪等信息处理。可应用于海防监控、边境监控、航道监控、海岛监控、港口码头、海事安全、渔政执法、海域动态监控、生态环境保护、反恐高空瞭望等远距离昼夜监控场合。辽宁无线目标跟踪成都慧视的跟踪版是国产化的吗?
提到AI智能图像算法,自然而然会想到人工智能。人工智能萌芽期可以追溯到十七世纪,当时的巴斯卡和莱布尼茨萌生了智能机器的想法。到了十九世纪英国的数学家布尔和德国的摩尔根提出了思维定律可以称为人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计的“计算机器”,被认为是计算机硬件,也就是人工智能硬件的前身。电子计算机的发明,是人工智能称为可能。因为一战、二战原因,人工智能暂时处于了停滞期,到了20世纪60年代末,人工智能又迎来了新研究高潮,到了80年代90年代,人工智能进入发展的快车道,到了二十一世纪,人工智能取得了长足的进步,让我们的生产、生活方式产生了巨大的变化。
成都慧视光电技术有限公司的RK3588图像处理板同之前的RK3399pro图像处理板对比:CPU方面:3588CPU架构更先进,核心数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的一种评估方法,算力越高,检测帧率越高);视频输入输出接口方面:RK3399PRO支持2组MIPI-CSI输入,1组HDMI、1组MIPI-DSI输出RK3588支持1组HDMI、2组MIPI-CSI、1组DVP输入,2组HDMI、2组MIPI、1组BT1120输出;视频编解码器方面:rk3399pro支持H264,不支持H265,rk3588支持H264、H265,系统上:rk3399pro不支持RT实时系统,RK3588支持RT实时系统。RK3399PRO图像处理板识别概率超过85%。
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。慧视光电的RK3588跟踪板怎么样?智能化目标跟踪检测
RV1126图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标跟踪及跟踪算法。可靠目标跟踪服务电话
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。可靠目标跟踪服务电话
在深度学习中,解决训练数据不足常用的一个技巧是“预训练-微调”(Pretraining-finetune),即大数据集上面预训练模型,然后在小数据集上去微调权重。但是,在训练数据极其稀少的时候(只有个位数的训练图片),这个技巧是无法奏效的。图2展示了一个检测模型预训练过后,在单张训练图片上微调的过程...
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