目标跟踪基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
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  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
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  • 导体,磁性材料,定制
  • 材料晶体结构
  • 定制
  • 加工定制
目标跟踪企业商机

由于侵入的目标的形状和颜色等特征是难以固定的,再加上监控的场景,即背景往往比较复杂,只利用一个单帧图像就找出移动的目标是非常困难的。然而,目标的运动导致了其运动时间内,监控场景图像的连续变化,所以,使用图像序列分析往往是比较有效的,而且适合于低信噪比的情况。由于监控系统通常监控的视野比较大,系统设置的环境较为恶劣,图像传输的距离较远,从而导致图像的信噪比不高,因此采用突出目标的方法,需要在配准的前提下进行多帧能量积累和噪声抑制。在该技术中,要研究的问题有,相邻的两幅或多幅图像之间的关系是什么关系,是简单的图像差的值,还是多幅之间差的最大值,还是其他的与图像减法之间的其他函数关系,是尤其需要研究的。在研究中,研究如何差,如何自动得到差图像的分割门限,如何减小背景和突出目标是研究的方向。慧视光电开发的慧视RK3588图像处理板,采用了国产高性能CPU。视频目标跟踪工程

目标跟踪

YOLO算法的关键技术在YOLO算法中,有几个关键技术对其性能起着重要作用。首先是使用卷积神经网络提取图像特征,其中引入了一些先进的网络结构,如Darknet。其次是使用AnchorBox来提高目标定位的精度。此外,YOLO算法还引入了特征金字塔网络和多尺度预测等技术,以处理不同大小的目标。YOLO算法在实时目标检测和跟踪中的应用YOLO算法在实时目标检测和跟踪领域取得了明显的成果。它不仅在检测速度上远超传统方法,而且在目标定位和类别预测准确性上也表现出色。因此,YOLO算法在许多应用中得到了广泛应用,如视频监控、自动驾驶和物体识别等。辽宁比较好的目标跟踪Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。

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AI智能图像分析作为人工智能的重要组成部分,随着人工智能的研究,也逐步被广泛应用于各种基于深度学习算法的应用领域中,比如无人驾驶、医疗系统等等。成都慧视光电技术有限公司为了满足行业的应用需求,在以国内智能芯片RK3399、RK3399Pro、RV1126的基础上推出了一系列自主研制的全国产化的图像处理板、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RK1126处理板等产品,支持基于深度学习算法的多种目标的实时检测,产品已广泛应用于监狱、看守所、校园安保、银行、边海防监控、园区周界等场景。

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。国内有哪些厂家可以提供全国产化的图像识别模块?

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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。AI图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。移动目标跟踪服务电话

推荐使用慧视光电的跟踪板卡。视频目标跟踪工程

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。视频目标跟踪工程

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