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

SpeedDP的出现则正好解决了这一问题,它是一个基于瑞芯微的深度学习算法开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。平台支持本地化服务器部署,高校、特殊单位等数据敏感的用户无需担心数据信息泄露的问题。高校等单位可以通过模型训练和模型评估等功能,打造一个符合需求的AI模型,来帮助进行海量的数据标注,这不仅将节约大量的数据标注时间,更重要的是能够帮助提升自身算法在RK3588图像处理板的检测识别能力。慧视图像处理板都有哪些接口?吉林人防目标识别工具

目标识别

实现这些功能的技术中,图像处理基于AI图像处理板这一传感器。板卡具备快速图像处理识别的硬件能力,植入相应的AI算法,无人机就相当于装上了“智慧眼”,而且这个“智慧眼”居于高空,能够在一个定点,俯瞰大范围,实时监控货物的存放状态。远程控制技术基于网络通信,通过和图像处理板的结合,能够实现低延时低带宽的图像传输处理。在实际落地应用中,可以采用成都慧视开发的高性能图像处理板,其中RV1126系列的Viztra-LE026图像处理板,就是无人机的完美搭子。这款图像处理板具备2.0TOPS的算力,能够根据无人机型号进行接口定制,整体尺寸在40mm×40mm×10mm左右(核心板+接口板),小巧的外形即便是小型无人机也能够装上。此外,板卡整体功耗在4W左右,不会过多增加无人机的负担。吉林人防目标识别工具低空经济需要的小型化AI图像处理板定制。

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RK3588作为瑞芯微国产化旗舰级芯片,用在目标跟踪领域,通常情况下跟踪帧率都在50Hz左右,这已经足够满足大多数应用领域的需求。但在许多特殊领域,如军备、边防,高帧频的视频输出能够在极短的时间内捕捉到更多的画面,实现高速动态场景的连续拍摄。高帧频的目标跟踪则能够获得更多的目标细节,便于做出下一步判断。许多中低端性能的由于算力等因素无法达到这样的需求,但RK3588作为性能怪,6.0TOPS的算力开发潜力无限。成都慧视就针对于这样的需求场景,在硬件的支持下,定制开发出能够支撑100Hz跟踪算法,从而打造出能够稳定实现100Hz目标跟踪的整合方案。

无人机能够通过高空拍摄快速获取大范围、多角度的地面信息。但是传统的摄像头只能获取视频数据,对于许多需要进行数据分析的行业来说显然不够智能化,从无人机视频数据中快速获取提炼大量有价值的信息,不仅能够提升工作效率,还能够减少不小的成本支出。这就是无人机的AI识别能力。通过识别算法,在无人机工作时就对目标范围进行AI检测识别,从而提炼所需信息。这就需要对无人机进行智能化改造,可以在传统无人机吊舱中植入成都慧视开发的高性能AI图像处理板,如利用RK3588深度开发而成的Viztra-HE030图像处理板,6.0TOPS的算力能够快速处理无人机识别到的复杂画面信息,这样就有了硬件基础,剩下的就需要对自身算法进行不断优化提升。机器狗AI识别模块定制。

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首先摄像机采用的是可见光高清摄像机,具备1920*1080的分辨率,系统视场31.11°×17.8°,其中搜索视场15.8°×15.8°(1080P像素)。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板,之所以采用这块板卡,一方面得益于其低功耗、微型外观的设计,非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景;另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力,在国产化方面也十分完整,安全性十足。两者结合,就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能够达到≥50Hz的跟踪帧率,≥25Hz的检测帧率,实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施,通过一个“小小的”“智慧眼”的加入,便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展,“机器狼”的形态将会不断进步,满足更多多样化需求。夜间AI识别模块定制。吉林人防目标识别工具

成都慧视定制的RK3588系列AI识别模块能够快速集成于无人机吊舱中。吉林人防目标识别工具

多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标,所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此,成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是:1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述,利用深度学习提取更高级别的语义特征,这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型,在算法中加入对摄像头运动的估计,通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略,设计更灵活的数据关联算法,允许更大的距离阈值来匹配候选目标。吉林人防目标识别工具

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