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目標(biāo)跟蹤基本參數(shù)
  • 品牌
  • 慧視科技
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目標(biāo)跟蹤企業(yè)商機(jī)

“啟明935A”系列芯片已經(jīng)成功點(diǎn)亮,并完成各項(xiàng)功能性測(cè)試,達(dá)到車規(guī)級(jí)量產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。啟明935A是行業(yè)首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構(gòu)集成范式的自動(dòng)駕駛芯片,但并非單一芯片,而是一個(gè)家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數(shù)量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再結(jié)合靈活的封裝方式,快速形成不同性能等級(jí)的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連,雙芯雙向帶寬128GB/s,四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入,可應(yīng)用于各類端側(cè)AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結(jié)構(gòu),初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等?;垡暪怆婇_(kāi)發(fā)的慧視RV1126圖像處理板,采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。遼寧目標(biāo)跟蹤好選擇

目標(biāo)跟蹤

成都慧視開(kāi)發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動(dòng)目標(biāo)視頻跟蹤,所謂自動(dòng)視頻跟蹤,是利用視頻的圖像信號(hào),自動(dòng)進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別、定位,自動(dòng)控制云臺(tái)和攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng),跟蹤和鎖定目標(biāo)。過(guò)去在安防領(lǐng)域,視頻信號(hào)一般都是可見(jiàn)光的攝像機(jī)產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號(hào);現(xiàn)在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價(jià)格進(jìn)一步下降,熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域,以彌補(bǔ)CCD攝像機(jī)的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問(wèn)題。什么目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價(jià)RK3588圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板,該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。

遼寧目標(biāo)跟蹤好選擇,目標(biāo)跟蹤

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合是一個(gè)多維度的技術(shù)整合過(guò)程,涉及數(shù)據(jù)的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎(chǔ)在于如何有效地利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的海量數(shù)據(jù),并借助人工智能技術(shù)進(jìn)行深入分析和應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,包括各種傳感器和執(zhí)行器,是數(shù)據(jù)收集的前線。它們能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)和用戶行為,生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和決策的基礎(chǔ)。人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的能力是其與物聯(lián)網(wǎng)融合的關(guān)鍵。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,可以從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)中識(shí)別模式、預(yù)測(cè)趨勢(shì)和發(fā)現(xiàn)異常。這些分析結(jié)果為智能決策提供了依據(jù)。

eVTOL是指電動(dòng)垂直起降飛行器,大力開(kāi)展eVTOL試點(diǎn),是對(duì)低空經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)動(dòng)力注入,而無(wú)人機(jī)正是這一領(lǐng)域的關(guān)鍵選擇之一。無(wú)人機(jī)在低空經(jīng)濟(jì)中扮演者重要角色,隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷增多,未來(lái)無(wú)人機(jī)的數(shù)量將呈式增長(zhǎng),屆時(shí)eVTOL起降中心將聚集眾多各式各樣的無(wú)人機(jī),如何高效有序的讓無(wú)人機(jī)彼此工作而不互相干擾是行業(yè)值得思考的一件事。當(dāng)許多無(wú)人機(jī)需要同時(shí)起飛執(zhí)行不同的任務(wù)時(shí),如果操控不當(dāng),或者收到外力影響,就容易出現(xiàn)事故,而人為的反應(yīng)畢竟有延后,不可能做到完全的補(bǔ)救操作,因此無(wú)人機(jī)自身的規(guī)避措施建設(shè)一樣重要。慧視AI板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。

遼寧目標(biāo)跟蹤好選擇,目標(biāo)跟蹤

RK3588作為瑞芯微國(guó)產(chǎn)化旗艦級(jí)芯片,用在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右,這已經(jīng)足夠滿足大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的需求。但在許多特殊領(lǐng)域,如軍備、邊防,高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時(shí)間內(nèi)捕捉到更多的畫(huà)面,實(shí)現(xiàn)高速動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的連續(xù)拍攝。高幀頻的目標(biāo)跟蹤則能夠獲得更多的目標(biāo)細(xì)節(jié),便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素?zé)o法達(dá)到這樣的需求,但RK3588作為性能怪,6.0TOPS的算力開(kāi)發(fā)潛力無(wú)限。成都慧視就針對(duì)于這樣的需求場(chǎng)景,在硬件的支持下,定制開(kāi)發(fā)出能夠支撐100Hz跟蹤算法,從而打造出能夠穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)100Hz目標(biāo)跟蹤的整合方案。RK3588作為慧視光電開(kāi)發(fā)的全國(guó)產(chǎn)化工業(yè)級(jí)板卡,具備高性能、高精度的優(yōu)點(diǎn)。國(guó)產(chǎn)目標(biāo)跟蹤技術(shù)

RV1126處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤?遼寧目標(biāo)跟蹤好選擇

近年來(lái),我國(guó)多地智慧城市建設(shè)取得較好的成效,諸多創(chuàng)新技術(shù)和解決方案得到廣泛應(yīng)用。而在智慧停車方面,許多公共場(chǎng)所也開(kāi)始逐步落地應(yīng)用。一車一桿的系統(tǒng),智能識(shí)別進(jìn)出入車輛,控制車輛進(jìn)出入,統(tǒng)計(jì)車位空缺數(shù),在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場(chǎng)的交通擁堵等問(wèn)題,能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識(shí)別的機(jī)箱,該機(jī)箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設(shè)備于一體,其中圖像處理板內(nèi)置車牌識(shí)別算法,在攝像頭獲取車牌照片后,板卡算法就能進(jìn)行快速又高精度的信息識(shí)別,并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心,能夠有效控制車輛的合理出入,方面管理者優(yōu)化管理。遼寧目標(biāo)跟蹤好選擇

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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(kāi)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...
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