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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)

深度學(xué)習(xí)技術(shù),特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),已經(jīng)在圖像和語(yǔ)音跟蹤領(lǐng)域取得了不小的進(jìn)展。這些技術(shù)可以應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,實(shí)現(xiàn)更加智能化的交互和控制。物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)的融合正在開啟一個(gè)智能化的新紀(jì)元。這種融合不僅推動(dòng)了技術(shù)革新,還為各行各業(yè)帶來了深刻的變革。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,這一融合將推動(dòng)智能家居、智能城市、智能制造、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域的發(fā)展,極大地提升人們的生活質(zhì)量和工作效率。未來,物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)的深度融合將為企業(yè)和個(gè)人帶來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn),我們需要不斷學(xué)習(xí)和探索新技術(shù),以充分利用這些技術(shù)創(chuàng)造更美好的未來。全國(guó)產(chǎn)化處理板哪家好?安全目標(biāo)跟蹤優(yōu)勢(shì)

目標(biāo)跟蹤

然后在下一幀采集的圖像中對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征提?。惶卣髌ヅ涞倪^程既是將提取出來的目標(biāo)對(duì)象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進(jìn)行匹配,通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標(biāo)對(duì)象,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤?;谔卣鞯母櫵惴ǖ膬?yōu)點(diǎn)在于速度快、對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的尺度、形變和亮度等變化不敏感,能滿足特定場(chǎng)合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性,所以該算法對(duì)于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感,如果目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn),則部分特征點(diǎn)會(huì)消失,新的特征點(diǎn)會(huì)出現(xiàn),因此需要對(duì)匹配模板進(jìn)行更新。江西目標(biāo)跟蹤要多少錢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。

安全目標(biāo)跟蹤優(yōu)勢(shì),目標(biāo)跟蹤

無人機(jī)夜間工作時(shí)需要依靠紅外機(jī)芯進(jìn)行高清成像,而想要具備AI檢測(cè)識(shí)別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據(jù)需求提供整套的建設(shè)方案,實(shí)現(xiàn)快速集成開發(fā)。慧視Viztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機(jī)芯的組合方案,兩款產(chǎn)品均使用小巧設(shè)計(jì),整體組合重量在30g左右,并且都采用小功耗設(shè)計(jì),用在無人機(jī)領(lǐng)域不會(huì)過多增加負(fù)擔(dān)。在算法的賦能下,能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右,采用了瑞芯微全國(guó)產(chǎn)化芯片RV1126,能夠輸出2.0TOPS的算力,功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標(biāo),能夠識(shí)別像素為12*12的目標(biāo),且識(shí)別率高于85%。而MiNO?17紅外機(jī)芯重量在20g左右(凈重5g(不含鏡頭)),像素分辨率為640*512,采用9/13/25mm三種定焦設(shè)計(jì),支持18中偽彩選擇,功耗小于0.75W。

作為社區(qū)的基本單元,小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán),而在安防領(lǐng)域,小區(qū)更是守護(hù)家庭的門戶,如何更加高效的守護(hù)小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過技術(shù)的不斷革新,智慧安防逐漸成為這個(gè)方向。通過在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎(chǔ)上,應(yīng)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當(dāng)前先進(jìn)的信息化技術(shù),對(duì)居民小區(qū)安防系統(tǒng)進(jìn)行智能化升級(jí),加強(qiáng)對(duì)社區(qū)人、車、事、物、地、組織“信息進(jìn)行感知”,打造并集成出入口、智能門禁、信息卡口、移動(dòng)巡防、視頻監(jiān)控、報(bào)警聯(lián)防、信息發(fā)布、停車場(chǎng)、訪客、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng),也包括智慧物管安防綜合平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚、統(tǒng)一管理。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。

安全目標(biāo)跟蹤優(yōu)勢(shì),目標(biāo)跟蹤

成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業(yè)級(jí)芯片RK3588的加持下,至高輸出6.0TOPS的算力,足以滿足工業(yè)檢測(cè)需求。而像背景稍微簡(jiǎn)單的地面人、車,湖面船舶的檢測(cè),如果不是特殊需求,選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro,基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu);CPU主頻1.8GHz;能夠輸出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目標(biāo)識(shí)別算法的賦能下,就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測(cè)識(shí)別?;垡暪怆婇_發(fā)的慧視AI圖像處理板,采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。目標(biāo)跟蹤有什么

給我推薦一個(gè)做跟蹤板卡的企業(yè)?安全目標(biāo)跟蹤優(yōu)勢(shì)

序列圖像的差異通常是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的出發(fā)點(diǎn),認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)是圖像差異的根本原因。但是,這是建立在背景本身不運(yùn)動(dòng)的前提下的。因此,在許多跟蹤系統(tǒng)中,比如車載,由于車的振動(dòng)導(dǎo)致傳感器位置的變化,表現(xiàn)在圖像上就是背景的運(yùn)動(dòng),因此在做差圖像和背景自動(dòng)更新之前,都必須先經(jīng)過配準(zhǔn),即讓所有圖像在都同一個(gè)坐標(biāo)系之下,以消除背景的運(yùn)動(dòng)。在不同的應(yīng)用場(chǎng)合,配準(zhǔn)的方法多種多樣,比如當(dāng)兩個(gè)圖像之間只有平移變化時(shí),計(jì)算出它們的平移量即可實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn);由于平移變化對(duì)圖像的相位信息影響較大,在頻率域利用相位相關(guān)可以實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。安全目標(biāo)跟蹤優(yōu)勢(shì)

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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,通過有目的的提取序列圖像中的過零點(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實(shí)現(xiàn)跟蹤外,還...

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  • 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)的來表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相...
  • 無人機(jī)在高速公路巡檢中的作用越來越突出,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人機(jī),通過AI...
  • 用檢測(cè)器模型去解決跟蹤問題,遇到的比較大問題是訓(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)來訓(xùn)練。例如 VOC、COCO 等檢測(cè)數(shù)據(jù)集,都有著上萬張圖片用于訓(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。這意味著能夠用來訓(xùn)練...
  • “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...
與目標(biāo)跟蹤相關(guān)的問題
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