青海目标跟踪

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。RV1126图像处理板的目标识别能力突出。青海目标跟踪

随着社会经济的发展，近年来汽车保有量持续上涨，同样的产生的汽车事故也越来越多。夜间行车的事故率要比白天高一半以上，因为夜晚行驶车辆时，光线不足、可视范围减少，会让驾驶人难以做出准确的判断，一旦有突发情况，驾驶人很难及时控制车辆，容易发生事故。针对这一情况，建议使用慧视光电的“慧眼”双光监测设备，可实现白天黑夜24小时监测车辆外界情况，利用红外线技术将黑暗变得如同白昼，使驾驶员在黑夜里看得更远更清楚，可及时识别外来车辆或则路面情况（积水识别、路面裂缝识别等），及时告警提示驾驶人员，提高驾驶安全性。山东附近目标跟踪AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。

人工智能的三个技术关键点：硬件平台、软件功能算法、底层算法异构平台。硬件平台因为要支撑深度学习等大规模并行计算的需要，这就对AI芯片的CPU、GPU要求较高以做到更好的储备数据、加速计算过程，在做好AI芯片选型后，只需要结合市场的需求做好电气接口即可。软件应用算法随着技术的积累，大部分厂家基本掌握了应用层面的算能，提升空间短期内不会出现大的跳跃。底层软件异构平台承载着硬件的选型、应用软件的算能，异构平台设计的优劣直接影响着硬件的设计水平及算能的实现能力。目前很多厂商采取使用公用软件平台，快速的实现软件功能，在AI芯片更新或者替换时，需要重新设计开发，消耗大量的人力、物力、时间。

中台的概念出自于互联网领域，中台即是数字能力共享平台，是平台的平台。城市管理者可通过建立城市空间管理中台，实现城市数据资产的统一管理。以人工智能技术为主的AI中台还能够较好的解决城市空间管理面临的数据“深度”使用的问题。AI中台是将深度学习、计算机视觉、知识图谱、自然语言理解等人工智能技术模块化、组件化、可插拔化并赋能于中台，将人工智能能力（包括硬件的计算能力、算法的训练能力、模型的部署能力、基础业务的展现能力）集约起来，与中台的数据资源紧密结合并封装为整体中台系统。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。

传统的监控系统需要依靠人对得到的监控视频进行分析，耗时耗力。智能监控系统可以通过目标跟踪、识别等技术自动实现对目标场景的分析和异常检测。随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展，智能视频分析技术已经成为安防企业竞争的关键，相关技术已经达到非常高的精度。传统安防技术更多的是关注事后查证的有效性，但随着高清摄像机的普及，如何利用这些资源使设备“活”起来，已经成为越来越多安防企业发展的重点。有了视频分析，就可以及时发现视频中的异常情况，从而及时做出反应，减少损失。成都慧视的跟踪版是国产化的！山东附近目标跟踪

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近年来，随着人工智能的发展，无人机的使用呈现出飞速增长，而无人机对目标的自主检测、自主跟踪是极具难度的研究方向之一，这与智慧交通、智慧仓库、智能电力电缆巡检、重要设施的监测等应用密切相关。吊舱是无人机的重要组成部分，而光电吊舱一般由可见光（或者红外）、图像处理板、伺服等部分组成，图像处理板通过前端的图像对目标进行检测并根据需要对目标进行跟踪，同时可能按照具体需要输出目标的坐标数据等信息，因此图像处理板成为了光电吊舱的重要部件之一，起到关键的链接、数据处理的作用。早期光电吊舱因为体积大、重量重、成本高，主要应用在较大的飞机上，尤其作战的飞机。随着民品无人机的发展，大多数四旋翼机的起飞重量小于15公斤，导致了机载设备的有效载荷和电池续航能力非常有限。在这种情况下，如何降低功耗、减少体积同时又不降低性能成为小型无人机的研究热点。慧视光电响应行业需求，经过技术的不断迭代更新，推出了全国产化的RV1126处理板，该处理板支持基于深度学习的目标检测算法（人、车以及特定目标）、支持SDI高清/标清视频输出、支持叠加OSD信息，重量只有5g，直径*37mm，基本达到了尺寸的要求。青海目标跟踪