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目標(biāo)跟蹤基本參數(shù)
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目標(biāo)跟蹤企業(yè)商機(jī)

東北虎作為生活在我國(guó)東北地區(qū)的保護(hù)動(dòng)物,時(shí)不時(shí)會(huì)闖入居民區(qū),給居民生命安全造成威脅,此前不就黑龍江七臺(tái)河市勃利縣一村落就出現(xiàn)了東北虎傷人事件,傷人后東北虎不知去向,消防和公安緊急尋找。值得關(guān)注的是,公安采用了無(wú)人機(jī)進(jìn)行巡查,這種方式不僅比傳統(tǒng)的地毯式搜索效率更高,而且面對(duì)東北虎這樣危險(xiǎn)的生物,安全性也更高。但是傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)需要手動(dòng)操控觀察,同樣費(fèi)時(shí)費(fèi)力,想要更進(jìn)一步提升效率,則可以通過(guò)無(wú)人機(jī)智能化建設(shè)實(shí)現(xiàn)。成都慧視的跟蹤版是國(guó)產(chǎn)化的嗎?省時(shí)省力目標(biāo)跟蹤解決

目標(biāo)跟蹤

成都慧視光電技術(shù)有限公司開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板,利用國(guó)產(chǎn)化高性能芯片RK3588開發(fā)而成,它能夠?qū)崿F(xiàn)6.0TOPS的算力,能夠輕松應(yīng)對(duì)糧庫(kù)內(nèi)部復(fù)雜的環(huán)境,成都慧視可以根據(jù)客戶使用的相機(jī)接口進(jìn)行圖像處理板的接口深度定制,實(shí)現(xiàn)快速的AI害蟲識(shí)別。在算法方面,可以使用自己的算法,我司還可以根據(jù)需求定制提供算法性能訓(xùn)練提升工具SpeedDP,平臺(tái)可以通過(guò)大量的糧庫(kù)害蟲AI識(shí)別模型訓(xùn)練,提升自身算法精度,進(jìn)而提升攝像頭害蟲識(shí)別精度。國(guó)產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤市場(chǎng)報(bào)價(jià)慧視RK3399板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。

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YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評(píng)價(jià)中直接從全圖中預(yù)測(cè)多個(gè)boundingboxes和類概率,在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測(cè)性能,同時(shí)學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示。然而,YOLO對(duì)邊界框預(yù)測(cè)施加了嚴(yán)格的空間約束,限制了模型可以預(yù)測(cè)的相鄰項(xiàng)目的數(shù)量。成群出現(xiàn)的小物件,如鳥類,對(duì)于此模型也同樣有問(wèn)題。fasterR-CNN,一個(gè)由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對(duì)象識(shí)別網(wǎng)絡(luò),提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率,同時(shí)減少了計(jì)算開銷。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調(diào)之間交替的訓(xùn)練方法,使得統(tǒng)一的、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)能夠以接近實(shí)時(shí)的幀率運(yùn)行,然后在保持固定目標(biāo)的同時(shí)微調(diào)目標(biāo)檢測(cè)。

進(jìn)入冬季,北方各地陸續(xù)出現(xiàn)冰凍天氣,給不少地方的保供電工作增添了難度。目前,大多數(shù)地方都采用無(wú)人機(jī)巡檢的模式,但是面臨如此寒凍的天氣,無(wú)人機(jī)也可能會(huì)“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下,人工巡檢又很難到達(dá)很多區(qū)域,所以還是不得不依靠無(wú)人機(jī),只是需要性能更加強(qiáng)悍的無(wú)人機(jī)。無(wú)人機(jī)電力巡檢依靠可見光或者紅外兩種方式進(jìn)行自動(dòng)巡視檢測(cè),這其中,用于進(jìn)行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣,圖像處理板能否正常工作十分關(guān)鍵,因此選對(duì)圖像處理板,關(guān)系整個(gè)寒冬的電力巡檢。RK3588作為工業(yè)級(jí)圖像處理板能夠進(jìn)行大量的目標(biāo)識(shí)別信息處理。

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無(wú)人機(jī)在高速公路巡檢中的作用越來(lái)越突出,特別是在十一黃金周這樣的出行高峰,高速公路的安全和暢通至關(guān)重要。傳統(tǒng)的巡檢模式受到人力物力以及時(shí)空的限制,弊端很大,難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)大面積的監(jiān)控疏導(dǎo)。無(wú)人機(jī)靈活機(jī)動(dòng)的特點(diǎn)則能夠很好的彌補(bǔ)時(shí)空的局限,而想要進(jìn)一步減少人力物力的付出,則需要打造智能化的無(wú)人機(jī),通過(guò)AI賦能,讓無(wú)人機(jī)更加聰明。打造智能化無(wú)人機(jī)可以在無(wú)人機(jī)吊艙的基礎(chǔ)上加裝高性能的AI圖像處理設(shè)備,成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板憑借6.0TOPS的算力,用在十一黃金周這樣的出行高峰期就能夠很好地勝任工作,板卡采用了國(guó)產(chǎn)化芯片RK3588,在算法的賦能下,能夠?qū)崿F(xiàn)高效巡檢?;垡昍K3588圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。高性能目標(biāo)跟蹤解決

慧視微型雙光吊艙非常適用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。省時(shí)省力目標(biāo)跟蹤解決

食品安全關(guān)乎人民的身體健康和生命安全,是民生大事。在食品生產(chǎn)與流通的各個(gè)環(huán)節(jié)中,食品檢測(cè)設(shè)備發(fā)揮著不可或缺的關(guān)鍵作用,為舌尖上的安全保駕護(hù)航。從田間地頭的農(nóng)產(chǎn)品,到生產(chǎn)線上的加工食品,再到超市貨架上的各類商品,食品檢測(cè)設(shè)備猶如一位位忠誠(chéng)的“衛(wèi)士”,嚴(yán)格把關(guān)。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié),農(nóng)藥殘留快速檢測(cè)儀能快速、精準(zhǔn)地檢測(cè)出果蔬上殘留的農(nóng)藥成分,確保農(nóng)產(chǎn)品符合安全標(biāo)準(zhǔn),讓消費(fèi)者吃得放心。而在食品加工企業(yè),高精度的微生物檢測(cè)設(shè)備可以對(duì)食品中的細(xì)菌、霉菌等微生物指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè),有效預(yù)防因微生物超標(biāo)引發(fā)的食品安全問(wèn)題,保障產(chǎn)品質(zhì)量。省時(shí)省力目標(biāo)跟蹤解決

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基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的整體特征,通過(guò)有目的的提取序列圖像中的過(guò)零點(diǎn)、邊緣輪廓、線段等相關(guān)特征或是部分特性,并建立匹配模板,對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征匹配,達(dá)到對(duì)目標(biāo)對(duì)象跟蹤的目的。假定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可以由惟一的特征**表達(dá),搜索到該相應(yīng)的特征就認(rèn)為跟蹤上了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。除了用單一的特征來(lái)實(shí)現(xiàn)跟蹤外,還...

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  • 實(shí)際上,跟蹤和檢測(cè)是分不開的,比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習(xí)檢測(cè)器,或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測(cè)器,以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的卷積特征跟蹤框架。一方面,跟蹤能夠保證速度上的需要,而檢測(cè)能夠有效地修正跟蹤的累計(jì)誤差。不同的應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)跟蹤的要求也不一樣,比如特定目標(biāo)跟蹤中的人臉跟蹤,在跟蹤成功率、準(zhǔn)確度和魯...
  • 另外,經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點(diǎn)的光流跟蹤,在目標(biāo)上提取一些特征點(diǎn),然后在下一幀計(jì)算這些特征點(diǎn)的光流匹配點(diǎn),統(tǒng)計(jì)得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過(guò)程中,需要不斷補(bǔ)充新的特征點(diǎn),刪除置信度不佳的特征點(diǎn),以此來(lái)適應(yīng)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點(diǎn)的來(lái)表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相...
  • 無(wú)人機(jī)在高速公路巡檢中的作用越來(lái)越突出,特別是在十一黃金周這樣的出行高峰,高速公路的安全和暢通至關(guān)重要。傳統(tǒng)的巡檢模式受到人力物力以及時(shí)空的限制,弊端很大,難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)大面積的監(jiān)控疏導(dǎo)。無(wú)人機(jī)靈活機(jī)動(dòng)的特點(diǎn)則能夠很好的彌補(bǔ)時(shí)空的局限,而想要進(jìn)一步減少人力物力的付出,則需要打造智能化的無(wú)人機(jī),通過(guò)AI...
  • 用檢測(cè)器模型去解決跟蹤問(wèn)題,遇到的比較大問(wèn)題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測(cè)任務(wù)中,因?yàn)闄z測(cè)物體的類別是已知的,可以收集大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。例如 VOC、COCO 等檢測(cè)數(shù)據(jù)集,都有著上萬(wàn)張圖片用于訓(xùn)練。而如果我們將跟蹤視為一個(gè)特殊的檢測(cè)任務(wù),檢測(cè)物體的類別是由用戶在首先幀的時(shí)候所指定的。這意味著能夠用來(lái)訓(xùn)練...
與目標(biāo)跟蹤相關(guān)的問(wèn)題
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