在無人機(jī)應(yīng)用方面，目標(biāo)跟蹤技術(shù)可以作為無人機(jī)視覺處理模塊，實(shí)現(xiàn)對需要拍攝的目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)跟蹤，使焦點(diǎn)始終保持在目標(biāo)上，從而達(dá)到更好的拍攝效果。目前，基于深度學(xué)習(xí)的視覺跟蹤技術(shù)已經(jīng)成為無人機(jī)視覺跟蹤中重要的技術(shù)組成部分。成都慧視光電技術(shù)有限公司運(yùn)用自身的圖像算法和硬件平臺(tái)開發(fā)優(yōu)勢，推出了系列國產(chǎn)化圖像檢測與跟蹤板卡、全國產(chǎn)化RK3399PRO處理板、全國產(chǎn)化RV1126處理板等產(chǎn)品，全國產(chǎn)化RK3399PRO處理板因?yàn)槠鋸?qiáng)大的硬件平臺(tái)疊加基于行為的算法，能夠有效的應(yīng)對無人機(jī)的迫切需求。AI智能算法助力森林防火！貴州接口豐富圖像識(shí)別模塊方法

AI智能圖像分析作為人工智能的重要組成部分，隨著人工智能的研究，也逐步被廣泛應(yīng)用于各種基于深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用領(lǐng)域中，比如無人駕駛、醫(yī)療系統(tǒng)等等。成都慧視光電技術(shù)有限公司為了滿足行業(yè)的應(yīng)用需求，在以國內(nèi)智能芯片RK3399、RK3399Pro、RV1126的基礎(chǔ)上推出了一系列自主研制的全國產(chǎn)化的圖像處理板、全國產(chǎn)化RK3399PRO處理板、全國產(chǎn)化RK1126處理板等產(chǎn)品，支持基于深度學(xué)習(xí)算法的多種目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測，產(chǎn)品已廣泛應(yīng)用于監(jiān)獄、看守所、校園安保、銀行、邊海防監(jiān)控、園區(qū)周界等場景。貴州接口豐富圖像識(shí)別模塊方法瑞芯微芯片，智能視覺處理板助力多個(gè)行業(yè)安防。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，基于圖像的人工智能分析開始應(yīng)用到人們生活的方方面面，傳統(tǒng)的硬件開發(fā)平臺(tái)一般是基于FPGA加DSP，這種平臺(tái)架構(gòu)已經(jīng)持續(xù)了很長時(shí)間，這種方式因?yàn)殚_發(fā)時(shí)間早、接口豐富、參與人員多滿足了一些行業(yè)相對簡單的場景需求，但是隨著AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，日益增長的市場需求對目標(biāo)的自主檢測及識(shí)別跟蹤要求也越來越高，需要分析的場景也越來越復(fù)雜，原有的DSP+FPGA硬件平臺(tái)已經(jīng)越來越難以滿足一些行業(yè)的需求?；垡暪怆娮匝卸嗥脚_(tái)嵌入式開發(fā)框架，此框架支持多種硬件平臺(tái)的開發(fā)，目前團(tuán)隊(duì)所有的嵌入式應(yīng)用軟件開發(fā)都基于此框架開，隨著多個(gè)產(chǎn)品的研發(fā)，框架中積累了大量與硬件平臺(tái)，圖像處理，算法優(yōu)化，視頻輸入輸出，硬件加速等相關(guān)的基礎(chǔ)軟件組件，通過這些組件的復(fù)用，能極大提高軟件開發(fā)效率和質(zhì)量。同時(shí)，應(yīng)用開發(fā)過程也會(huì)不斷完善和優(yōu)化此框架， 將來這個(gè)框架本身連同硬件模塊也可作為公司的產(chǎn)品，提供給客戶使用。

在城市空間管理中，AI中臺(tái)基于人工智能算法與視頻技術(shù)組件，深入道路交通、工作學(xué)習(xí)、生活?yuàn)蕵贰⒊鞘协h(huán)境、互聯(lián)網(wǎng)信息等城市空間，形成智慧交通、客流管理、特定崗位管理、城市環(huán)境治理、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容安全等一系列產(chǎn)品模塊，應(yīng)用于車輛及行人違章行為自動(dòng)識(shí)別抓拍和報(bào)警推送、公共場所及大型活動(dòng)區(qū)域等地大規(guī)?？土魇鑼?dǎo)管理、服務(wù)窗口及工業(yè)崗位違規(guī)行為監(jiān)督管理、網(wǎng)絡(luò)暴恐內(nèi)容及敏感內(nèi)容審核等多種場景，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別、智能分析與輔助決策等功能。智能圖像處理在機(jī)場周界中的應(yīng)用。

目標(biāo)遮擋是導(dǎo)致跟蹤失敗的一個(gè)重要原因，也是實(shí)現(xiàn)長程目標(biāo)跟蹤的關(guān)鍵問題。跟蹤任務(wù)從始至終都只跟蹤一個(gè)目標(biāo)，一旦目標(biāo)被遮擋，則會(huì)極大程度上影響跟蹤準(zhǔn)確度，甚至導(dǎo)致跟蹤失敗。因此，當(dāng)面臨遮擋問題時(shí)，目標(biāo)跟蹤任務(wù)的要求更加嚴(yán)格。目前，目標(biāo)遮擋可以分為兩種情況：部分遮擋和完全遮擋。部分遮擋意味著在圖像中還存在部分目標(biāo)，可以通過對這部分的目標(biāo)進(jìn)行判斷進(jìn)而確定目標(biāo)的位置；完全遮擋則是在圖像中找不到目標(biāo)，可能發(fā)生在有大的物體完全遮住了跟蹤目標(biāo)。慧視光電的圖像處理板具有抗遮擋能力。圖像識(shí)別模塊使傳統(tǒng)的安防攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)安防攝像機(jī)的智能化升級！貴州接口豐富圖像識(shí)別模塊方法

淺析AI圖像視頻類智能分析芯片的選擇！貴州接口豐富圖像識(shí)別模塊方法

近年來，伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺的許多問題，如圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測領(lǐng)域都取得了巨大成功，與傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法相比，深度學(xué)習(xí)算法具有更好的表達(dá)能力、更高的準(zhǔn)確性，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模型架構(gòu)和學(xué)習(xí)過程上與人類認(rèn)識(shí)和感知世界的神經(jīng)系統(tǒng)類似。目標(biāo)檢測和識(shí)別現(xiàn)在是視覺方向熱門的研究課題，也一直是工業(yè)界重點(diǎn)研究的對象。近幾年，業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了各種各樣的檢測框架，不斷刷新各種性能指標(biāo)，然而受限于工業(yè)應(yīng)用的性能與成本要求，效率-精度平衡的檢測框架成為了優(yōu)先。團(tuán)隊(duì)在該方向進(jìn)行了一系列的優(yōu)化設(shè)計(jì)，創(chuàng)建了全新的移動(dòng)端實(shí)時(shí)檢測框架，與其他流行的檢測框架相比，該模型架構(gòu)在準(zhǔn)確性和延遲之間實(shí)現(xiàn)了更好的權(quán)衡，基于選用的硬件平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)良的移動(dòng)端實(shí)時(shí)物體檢測。貴州接口豐富圖像識(shí)別模塊方法

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