從軟件的角度來(lái)看，整個(gè)視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機(jī)及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，目標(biāo)跟蹤，報(bào)警輸入和人機(jī)接口模塊等組成的。視覺(jué)計(jì)算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的關(guān)鍵，如圖3所示。一般采取先檢測(cè)后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤是緊密結(jié)合的。檢測(cè)是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標(biāo)的信息(如目標(biāo)的位置，大小，模式和速度估計(jì)等)，而跟蹤則是檢測(cè)的延續(xù)，實(shí)時(shí)利用檢測(cè)得到的知識(shí)去驗(yàn)證目標(biāo)的存在?；垡昍K3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車(chē)）。專(zhuān)業(yè)目標(biāo)跟蹤工程目標(biāo)跟蹤基于視頻目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的一般流程是：通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)，找...

成都慧視光電技術(shù)有限公司的RK3588圖像處理板是采用國(guó)內(nèi)AI智能芯片基礎(chǔ)上自主研發(fā)的智能算法圖像處理板，植入其自主研發(fā)的智能圖像算法，基于輸入的可見(jiàn)光或者紅外的視頻流，可實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行自主檢測(cè)、識(shí)別或者手動(dòng)鎖定，同時(shí)可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。支持二次開(kāi)發(fā)，方便客戶(hù)快速集成?；垩壑悄軋D像處理板是慧視光電在國(guó)內(nèi)AI智能芯片基礎(chǔ)上，自主研發(fā)的具有智能圖像算法的處理板，可實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的自主檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤或者人為的鎖定、跟蹤，是目前國(guó)內(nèi)少數(shù)能夠提供穩(wěn)定成熟的國(guó)產(chǎn)化智能圖像處理平臺(tái)的單位之一?；垡昍K3399圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。河南目標(biāo)跟蹤性?xún)r(jià)比目標(biāo)跟蹤...

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(wú)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(mǎn)足行業(yè)的應(yīng)用需求，在以國(guó)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(guó)產(chǎn)化的圖像處理板、全國(guó)產(chǎn)化RK3399PRO處理板、全國(guó)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(cè)，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(chǎng)景。慧視微型雙光吊艙非常適用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。湖北質(zhì)量目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤為認(rèn)真落實(shí)城市“智慧化”建設(shè)要求，加速推進(jìn)智慧港...

目前的跟蹤算法分為兩大研究方向：相關(guān)濾波和深度學(xué)習(xí)，其中基于相關(guān)濾波的方法在實(shí)時(shí)性方面有明顯的優(yōu)勢(shì)，而基于深度學(xué)習(xí)的方法在跟蹤準(zhǔn)確性和魯棒性方面優(yōu)勢(shì)較高?；垡暪怆妶F(tuán)隊(duì)針對(duì)實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中情況，尤其是在相機(jī)抖動(dòng)、目標(biāo)遮擋、變形和環(huán)境干擾的情況下，結(jié)合硬件平臺(tái)性能，對(duì)相關(guān)濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，可獲得更佳的跟蹤效果。針對(duì)紅外弱小目標(biāo)，常用的模板類(lèi)方法因提取不到有效的目標(biāo)特征，在受到大量背景信息的干擾下，會(huì)出現(xiàn)跟蹤失效情況?；垡暪怆妶F(tuán)隊(duì)以點(diǎn)跟蹤技術(shù)為主體，結(jié)合模板類(lèi)跟蹤方法去除相機(jī)抖動(dòng)干擾，再加入對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)，研發(fā)了一種性能優(yōu)異的紅外弱小目標(biāo)跟蹤技術(shù)，在反無(wú)人機(jī)、遠(yuǎn)距離目標(biāo)彈窗等領(lǐng)域得到的良好...

成都慧視光電技術(shù)有限公司的RK3399處理板是采用的國(guó)內(nèi)AI智能開(kāi)發(fā)板，植入慧視光電自主研發(fā)的智能圖像算法，基于輸入的可見(jiàn)光或者紅外的視頻流，可實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行自主檢測(cè)、識(shí)別或者手動(dòng)鎖定，同時(shí)可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。雙光測(cè)溫組件是基于RK3399圖像處理板，推出的一款用于高溫人群體溫篩查的組件產(chǎn)品?；谠摻M件，可快速展開(kāi)各類(lèi)用戶(hù)終端產(chǎn)品的集成設(shè)計(jì)。其中可見(jiàn)光模組和紅外測(cè)溫模組，分別通過(guò)配套提供的FFC軟排線(xiàn)與RK3399圖像處理板連接?；垡旳I板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動(dòng)為主動(dòng)，提供多種能主動(dòng)預(yù)警的視頻分析和人臉識(shí)別黑白名單管理。貴州目標(biāo)跟蹤設(shè)備目標(biāo)跟蹤YOLO算法...

目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一，并得到廣泛應(yīng)用。相機(jī)的跟蹤對(duì)焦、無(wú)人機(jī)的自動(dòng)目標(biāo)跟蹤等都需要用到了目標(biāo)跟蹤技術(shù)。另外還有特定物體的跟蹤，比如人體跟蹤，交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車(chē)輛跟蹤，人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢(shì)跟蹤等。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，目標(biāo)跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中，建立所要跟蹤物體的位置關(guān)系，得到物體完整的運(yùn)動(dòng)軌跡。給定圖像首幀的目標(biāo)坐標(biāo)位置，計(jì)算在下一幀圖像中目標(biāo)的確切位置。在運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中，目標(biāo)可能會(huì)呈現(xiàn)一些圖像上的變化，比如姿態(tài)或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線(xiàn)亮度的變化等。目標(biāo)跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應(yīng)用展開(kāi)?；垡昍K3588板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)。自主可控目標(biāo)...

目標(biāo)識(shí)別的基本原理是利用雷達(dá)回波中的幅度、相位、頻譜和極化等目標(biāo)特征信息，通過(guò)數(shù)學(xué)上的各種多維空間變換來(lái)估算目標(biāo)的大小、形狀、重量和表面層的物理特性參數(shù)，然后根據(jù)大量訓(xùn)練樣本所確定的鑒別函數(shù)，在分類(lèi)器中進(jìn)行識(shí)別判決。目標(biāo)識(shí)別還可利用再入大氣層后的大團(tuán)過(guò)濾技術(shù)。當(dāng)目標(biāo)群進(jìn)入大氣層時(shí)，在大氣阻力的作用下，目標(biāo)群中的真假目標(biāo)由于輕重和阻力的不同而分開(kāi)，輕目標(biāo)、外形不規(guī)則的目標(biāo)開(kāi)始減速，落在真彈頭的后面，從而可以區(qū)別目標(biāo)。有沒(méi)有能夠進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的產(chǎn)品？黑龍江哪些目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤自動(dòng)化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機(jī)的模擬信號(hào)通過(guò)視頻電纜傳送至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)通過(guò)視頻采集卡將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻...

目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在過(guò)去的位置對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律加以總結(jié)，并以此對(duì)目標(biāo)將來(lái)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。正確的預(yù)測(cè)，可以縮小匹配的計(jì)算區(qū)域，大幅的降低匹配計(jì)算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，為了把目標(biāo)始終保持在攝像機(jī)視野之內(nèi)，必須對(duì)攝像機(jī)加以控制。在實(shí)際應(yīng)用中，攝像機(jī)被固定在云臺(tái)上，云臺(tái)本身不做平移運(yùn)動(dòng)，但可以控制云臺(tái)進(jìn)行水平擺動(dòng)和上下俯仰，從而帶動(dòng)攝像機(jī)做相應(yīng)運(yùn)動(dòng)。所以，對(duì)攝像機(jī)的控制就是對(duì)云臺(tái)的控制。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。質(zhì)量目標(biāo)跟蹤技術(shù)目標(biāo)跟蹤我國(guó)幅員遼闊，為了便利運(yùn)輸，修建了漫長(zhǎng)鐵路線(xiàn)，鐵路也成了我國(guó)人員...

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??；特征匹配的過(guò)程既是將提取出來(lái)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(guò)與特征模板的相似程度來(lái)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(mǎn)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。RV1126圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%?？煽磕繕?biāo)跟蹤產(chǎn)品目標(biāo)跟蹤智慧城市時(shí)代，城市擁有的數(shù)據(jù)資源越來(lái)越多，如何將海量數(shù)據(jù)資源有效利用并用...

視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是指對(duì)圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、提取、識(shí)別和跟蹤，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，如位置、速度、加速度和運(yùn)動(dòng)軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為理解，以完成更高一級(jí)的檢測(cè)任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。相比單目標(biāo)跟蹤而言，多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題更加復(fù)雜和困難。多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題需要考慮視頻序列中多個(gè)單獨(dú)目標(biāo)的位置、大小等數(shù)據(jù)，多個(gè)目標(biāo)各自外觀(guān)的變化、不同的運(yùn)動(dòng)方式、動(dòng)態(tài)光照的影響以及多個(gè)目標(biāo)之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題中的難點(diǎn)。慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車(chē)）。四川多系統(tǒng)適配目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤很多跟蹤方...

近年來(lái)，隨著人工智能的發(fā)展，無(wú)人機(jī)的使用呈現(xiàn)出飛速增長(zhǎng)，而無(wú)人機(jī)對(duì)目標(biāo)的自主檢測(cè)、自主跟蹤是極具難度的研究方向之一，這與智慧交通、智慧倉(cāng)庫(kù)、智能電力電纜巡檢、重要設(shè)施的監(jiān)測(cè)等應(yīng)用密切相關(guān)。吊艙是無(wú)人機(jī)的重要組成部分，而光電吊艙一般由可見(jiàn)光（或者紅外）、圖像處理板、伺服等部分組成，圖像處理板通過(guò)前端的圖像對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)并根據(jù)需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，同時(shí)可能按照具體需要輸出目標(biāo)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)等信息，因此圖像處理板成為了光電吊艙的重要部件之一，起到關(guān)鍵的鏈接、數(shù)據(jù)處理的作用。早期光電吊艙因?yàn)轶w積大、重量重、成本高，主要應(yīng)用在較大的飛機(jī)上，尤其作戰(zhàn)的飛機(jī)。隨著民品無(wú)人機(jī)的發(fā)展，大多數(shù)四旋翼機(jī)的起飛重量小于15...

人工智能的三個(gè)技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)：硬件平臺(tái)、軟件功能算法、底層算法異構(gòu)平臺(tái)。硬件平臺(tái)因?yàn)橐紊疃葘W(xué)習(xí)等大規(guī)模并行計(jì)算的需要，這就對(duì)AI芯片的CPU、GPU要求較高以做到更好的儲(chǔ)備數(shù)據(jù)、加速計(jì)算過(guò)程，在做好AI芯片選型后，只需要結(jié)合市場(chǎng)的需求做好電氣接口即可。軟件應(yīng)用算法隨著技術(shù)的積累，大部分廠(chǎng)家基本掌握了應(yīng)用層面的算能，提升空間短期內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)大的跳躍。底層軟件異構(gòu)平臺(tái)承載著硬件的選型、應(yīng)用軟件的算能，異構(gòu)平臺(tái)設(shè)計(jì)的優(yōu)劣直接影響著硬件的設(shè)計(jì)水平及算能的實(shí)現(xiàn)能力。目前很多廠(chǎng)商采取使用公用軟件平臺(tái)，快速的實(shí)現(xiàn)軟件功能，在A(yíng)I芯片更新或者替換時(shí)，需要重新設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，消耗大量的人力、物力、時(shí)間?；垡昍K3588...

由于侵入的目標(biāo)的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監(jiān)控的場(chǎng)景，即背景往往比較復(fù)雜，只利用一個(gè)單幀圖像就找出移動(dòng)的目標(biāo)是非常困難的。然而，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致了其運(yùn)動(dòng)時(shí)間內(nèi)，監(jiān)控場(chǎng)景圖像的連續(xù)變化，所以，使用圖像序列分析往往是比較有效的，而且適合于低信噪比的情況。由于監(jiān)控系統(tǒng)通常監(jiān)控的視野比較大，系統(tǒng)設(shè)置的環(huán)境較為惡劣，圖像傳輸?shù)木嚯x較遠(yuǎn)，從而導(dǎo)致圖像的信噪比不高，因此采用突出目標(biāo)的方法，需要在配準(zhǔn)的前提下進(jìn)行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術(shù)中，要研究的問(wèn)題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系是什么關(guān)系，是簡(jiǎn)單的圖像差的值，還是多幅之間差的最大值，還是其他的與圖像減法之間的其他函數(shù)關(guān)系，是尤其需要研究...

YOLO算法具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：快速高效：YOLO算法采用單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像，速度更快，適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用。準(zhǔn)確性較高：通過(guò)引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù)，YOLO算法在目標(biāo)定位和類(lèi)別預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性。多尺度處理：YOLO算法通過(guò)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)技術(shù)，可以處理不同大小的目標(biāo)，并保持對(duì)小目標(biāo)的有效檢測(cè)。端到端訓(xùn)練：YOLO算法可以進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，避免了多階段處理的復(fù)雜性，簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)和使用。如何實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤？新疆目標(biāo)跟蹤應(yīng)用目標(biāo)跟蹤 檢測(cè)器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備的輸入，跟蹤設(shè)備的輸出被提供給運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)算法，該算法預(yù)測(cè)...

我國(guó)幅員遼闊，為了便利運(yùn)輸，修建了漫長(zhǎng)鐵路線(xiàn)，鐵路也成了我國(guó)人員流動(dòng)的主要交通工具之一，深受百姓喜愛(ài)。我國(guó)也是一個(gè)地質(zhì)災(zāi)害比較嚴(yán)重的國(guó)家，洪水、暴雨、泥石流、地震都會(huì)都對(duì)鐵路線(xiàn)造成破壞，如何有效的保障鐵路線(xiàn)路的安全運(yùn)行、實(shí)時(shí)對(duì)鐵路線(xiàn)路監(jiān)控并對(duì)異常情況進(jìn)行提前預(yù)警是鐵路系統(tǒng)迫切需要解決的問(wèn)題。為了響應(yīng)相關(guān)行業(yè)的急切需求，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(kāi)發(fā)優(yōu)勢(shì)，推出了系列國(guó)產(chǎn)化圖像檢測(cè)與跟蹤板卡、全國(guó)產(chǎn)化RK3399PRO處理板、全國(guó)產(chǎn)化RV1126處理板等產(chǎn)品，全國(guó)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，能夠有效的解決鐵路線(xiàn)路的迫切需求，對(duì)鐵路線(xiàn)...

2010年以前，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點(diǎn)的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標(biāo)的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會(huì)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模，比如利用目標(biāo)的顏色分布來(lái)描述目標(biāo)，然后計(jì)算目標(biāo)在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標(biāo)的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計(jì)算，它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今。RV1...

視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項(xiàng)重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，由于其在各個(gè)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨(dú)定位目標(biāo)，這仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槟繕?biāo)的外觀(guān)會(huì)立即發(fā)生變化，并且會(huì)出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外，多目標(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，即目標(biāo)檢測(cè)、軌跡估計(jì)、幀間關(guān)聯(lián)和重新識(shí)別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤兩個(gè)主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對(duì)象，MTT算法將ID與在特定時(shí)間內(nèi)保持特定于該對(duì)象的每個(gè)檢測(cè)到的對(duì)象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來(lái)生成被跟蹤對(duì)象的運(yùn)動(dòng)軌跡。圖像識(shí)別跟蹤可以在有些領(lǐng)域代替人員實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷監(jiān)測(cè)！青海低壓線(xiàn)目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰...

目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和人機(jī)交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法需要多次掃描圖像，并使用復(fù)雜的特征提取和分類(lèi)器來(lái)識(shí)別目標(biāo)。然而，這些方法在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法。與傳統(tǒng)方法相比，YOLO算法采用了全新的思路和架構(gòu)。它將目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問(wèn)題，通過(guò)單次前向傳播即可同時(shí)預(yù)測(cè)圖像中多個(gè)目標(biāo)的位置和類(lèi)別。這使得YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性上具備了明顯優(yōu)勢(shì)。跟蹤板卡的定制哪家比較好？安徽如何目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤是在首幀中給定...

近年來(lái)我國(guó)相繼出臺(tái)光伏行業(yè)扶持政策，經(jīng)過(guò)多年發(fā)展革新，現(xiàn)已經(jīng)臨近產(chǎn)業(yè)爆發(fā)高峰點(diǎn)。國(guó)家能源局發(fā)布的《太陽(yáng)能發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中提出，2020年，我國(guó)光伏發(fā)電飛速發(fā)展?，F(xiàn)在是光伏發(fā)展的比較好時(shí)機(jī)，同時(shí)也意味著，光伏行業(yè)距離激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越近?；垡暪怆姼鶕?jù)行業(yè)對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)監(jiān)控、報(bào)警機(jī)制及故障流程等實(shí)際業(yè)務(wù)需求，提出巡檢及日常管理設(shè)備監(jiān)控解決方案，并為其實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻可視化管理與運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)顯示功能、并設(shè)置報(bào)警機(jī)制、故障反饋、調(diào)查、分析、檢修流程。智能化的圖像處理板還可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)降本增效。人防目標(biāo)跟蹤推薦廠(chǎng)家目標(biāo)跟蹤成都慧視光電技術(shù)有限公司技術(shù)團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期從事智能圖像處理技術(shù)與產(chǎn)品的研究...

YOLO算法具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：快速高效：YOLO算法采用單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像，速度更快，適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用。準(zhǔn)確性較高：通過(guò)引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù)，YOLO算法在目標(biāo)定位和類(lèi)別預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性。多尺度處理：YOLO算法通過(guò)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)技術(shù)，可以處理不同大小的目標(biāo)，并保持對(duì)小目標(biāo)的有效檢測(cè)。端到端訓(xùn)練：YOLO算法可以進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，避免了多階段處理的復(fù)雜性，簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)和使用?；垡暪怆姷腞K3588跟蹤板怎么樣？陜西目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情目標(biāo)跟蹤無(wú)人駕駛汽車(chē)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域。在自動(dòng)駕駛過(guò)程中，通過(guò)對(duì)車(chē)道...

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(wú)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(mǎn)足行業(yè)的應(yīng)用需求，在以國(guó)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(guó)產(chǎn)化的圖像處理板、全國(guó)產(chǎn)化RK3399PRO處理板、全國(guó)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(cè)，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(chǎng)景。RV1126處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤？青海目標(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...

2010年以前，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點(diǎn)的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標(biāo)的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會(huì)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模，比如利用目標(biāo)的顏色分布來(lái)描述目標(biāo)，然后計(jì)算目標(biāo)在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標(biāo)的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計(jì)算，它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今。給我一...

海上搜救的關(guān)鍵在于及時(shí)發(fā)現(xiàn)被救對(duì)象，需要較強(qiáng)的技術(shù)系統(tǒng)等支持。目前我國(guó)海上搜救是采用救助船或救助直升機(jī)上簡(jiǎn)單的觀(guān)測(cè)儀和照明系統(tǒng)的視覺(jué)搜索方法，也有經(jīng)常生活在海邊的居民他們的經(jīng)驗(yàn)也比較豐富，更能及時(shí)活得信息。但是在能見(jiàn)度不良或夜晚進(jìn)行搜救時(shí)，如何快速搜尋檢測(cè)遇險(xiǎn)目標(biāo)，并對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)進(jìn)行甄別和確認(rèn)成為快速有效搜救的關(guān)鍵?；垡暪怆娧邪l(fā)的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤智能處理板，可實(shí)現(xiàn)對(duì)航海搜救雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別并鎖定目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，有助于確定搜救范圍，可提高海上搜救行動(dòng)的速度和效率。RV1126處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤？福建什么目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤目前的跟蹤算法分為兩大研究方向：相關(guān)濾波和深度學(xué)習(xí)，其中基于相關(guān)濾波...

目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，可根據(jù)檢測(cè)圖像序列的性質(zhì)分為可見(jiàn)光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景對(duì)象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運(yùn)動(dòng)背景下的目標(biāo)跟蹤。由于基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法用的是目標(biāo)的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當(dāng)目標(biāo)未被遮擋時(shí)，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定，對(duì)于跟蹤小目標(biāo)效果很好，可信度高。但是在灰度級(jí)的圖像上進(jìn)行匹配和全圖搜索，計(jì)算量較大，非常費(fèi)時(shí)間，所以在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)用性不強(qiáng)；其次，算法要求目標(biāo)不能有太大的遮擋及其形變，否則會(huì)導(dǎo)致匹配精度下降，造成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的丟失。有沒(méi)有能夠進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的產(chǎn)品？移動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)目標(biāo)跟蹤慧眼智能雙光AI成像組件是成都慧視光電技術(shù)有限公司在其...

隨著社區(qū)等安防向著智能化的進(jìn)一步發(fā)展，越來(lái)越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴(yán)格要求，雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿(mǎn)足人們“眼見(jiàn)為實(shí)”的要求，但同時(shí)這種監(jiān)控系統(tǒng)要求監(jiān)控人員不得不始終看著監(jiān)視屏幕，獲得視頻信息，通過(guò)人為的理解和判斷，才能得到相應(yīng)的結(jié)論，做出相應(yīng)的決策。因此，讓監(jiān)控人員長(zhǎng)期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項(xiàng)非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點(diǎn)較多的情況下，監(jiān)控人員幾乎無(wú)法做到完整的監(jiān)控。RK3399處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤？穩(wěn)定目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情目標(biāo)跟蹤近年來(lái)，隨著人工智能的發(fā)展，無(wú)人機(jī)的使用呈現(xiàn)出飛速增長(zhǎng)，而無(wú)人機(jī)對(duì)目標(biāo)的自主檢測(cè)、自主跟蹤是極具難度的研究方向之一，這與智慧交通...

成都慧視光電技術(shù)有限公司的RK3399Pro處理板是采用國(guó)內(nèi)AI智能芯片基礎(chǔ)上自主研發(fā)的智能算法圖像處理板，植入其自主研發(fā)的智能圖像算法，基于輸入的可見(jiàn)光或者紅外的視頻流，可實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行自主檢測(cè)、識(shí)別或者手動(dòng)鎖定，同時(shí)可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。支持二次開(kāi)發(fā)，方便客戶(hù)快速集成?；垩壑悄軋D像處理板是慧視光電在國(guó)內(nèi)AI智能芯片基礎(chǔ)上，自主研發(fā)的具有智能圖像算法的處理板，可實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的自主檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤或者人為的鎖定、跟蹤，是目前國(guó)內(nèi)少數(shù)能夠提供穩(wěn)定成熟的國(guó)產(chǎn)化智能圖像處理平臺(tái)的單位之一。該產(chǎn)品是在RK3399pro圖像處理板的基礎(chǔ)上，加入一塊視頻接口擴(kuò)展板組成，圖像處理...

每年全球因?yàn)榻煌ㄊ鹿仕劳鋈藬?shù)約一百萬(wàn)人左右，還有幾千萬(wàn)人因此而受傷或致殘，而造成交通事故的主要原因是醉酒帶來(lái)的反應(yīng)遲鈍、超速帶來(lái)的制動(dòng)延遲等，如何有效的避免此類(lèi)問(wèn)題發(fā)生，盡量減少人為因素是做好安全出行的優(yōu)先。隨著科技的發(fā)展，很多車(chē)輛開(kāi)始加入了輔助駕駛甚至自動(dòng)輔助駕駛功能，以便在遇到緊急事情發(fā)生時(shí)，能夠讓車(chē)輛自身緊急制動(dòng)或者避讓的措施來(lái)減少事故的發(fā)生，這無(wú)疑相當(dāng)于給車(chē)輛裝上“火眼金睛”，這個(gè)“火眼金睛”是安全駕駛至關(guān)重要的技術(shù)，“火眼金睛”是怎么煉成的呢？通過(guò)安裝在車(chē)輛上的國(guó)產(chǎn)化圖像檢測(cè)與跟蹤板卡，對(duì)車(chē)輛前方的影像進(jìn)行智能分析，準(zhǔn)確檢測(cè)、識(shí)別出人、車(chē)并進(jìn)行標(biāo)注，同時(shí)反饋給車(chē)輛的“大腦”，從而系統(tǒng)...

成都慧視光電技術(shù)有限公司推出的國(guó)產(chǎn)化圖像檢測(cè)與跟蹤智能處理板——RV1126處理模塊，具有以下特點(diǎn)①處理模塊使用瑞芯微的RV1126芯片，RV1126是一個(gè)高性能、低功耗的視覺(jué)處理SOC，具有豐富的外設(shè)和功能特性，尤其適合AI相關(guān)的應(yīng)用；②4核CortexA7，每個(gè)核具有獨(dú)自的NEON和FPU，每個(gè)核具有32KB的一級(jí)數(shù)據(jù)緩存和一級(jí)指令緩存，4核共用512KBL2緩存；③兩個(gè)MIPICSI/LVDS/SubLVDS視頻輸入接口，每個(gè)接口支持4lane，MIPICSI每個(gè)lane的比較大速率為2.5Gbps/lane，LVDS比較大速率為1Gbps/lane；④ISP支持的最大分辨率為4416x...

隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，航運(yùn)這種便捷、低成本的運(yùn)輸方式在運(yùn)輸業(yè)結(jié)構(gòu)占比不斷提升，內(nèi)河航運(yùn)、沿海航運(yùn)和遠(yuǎn)洋航運(yùn)的船舶交通量越來(lái)越高；同時(shí)，隨著社會(huì)大眾對(duì)生活品質(zhì)的追求，涉及船舶的水（海）上旅游業(yè)發(fā)展也是方興未艾。船舶交通量的提高，導(dǎo)致水上航行安全問(wèn)題的防治難度提升、監(jiān)管壓力增大，對(duì)船舶運(yùn)營(yíng)方、監(jiān)管部門(mén)的船舶安全監(jiān)控、航道安全監(jiān)管提出了新的挑戰(zhàn)?；垡暪怆姟盎垩邸彪p光視頻監(jiān)控設(shè)備采用平行雙光路光學(xué)設(shè)計(jì)。產(chǎn)品可同時(shí)采集可見(jiàn)光和紅外兩路模擬視頻數(shù)據(jù)，并基于采集到的實(shí)時(shí)視頻流，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)鎖定、目標(biāo)跟蹤功能，可在船載監(jiān)控中心實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)部重要部位和外部環(huán)境各個(gè)場(chǎng)景的監(jiān)控，同時(shí)通過(guò)人工提供待鎖定目標(biāo)的位置坐標(biāo)和...

提到AI智能圖像算法，自然而然會(huì)想到人工智能。人工智能萌芽期可以追溯到十七世紀(jì)，當(dāng)時(shí)的巴斯卡和萊布尼茨萌生了智能機(jī)器的想法。到了十九世紀(jì)英國(guó)的數(shù)學(xué)家布爾和德國(guó)的摩爾根提出了思維定律可以稱(chēng)為人工智能的開(kāi)端。十九世紀(jì)二十年代，英國(guó)科學(xué)家巴貝奇設(shè)計(jì)的“計(jì)算機(jī)器”，被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)硬件，也就是人工智能硬件的前身。電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明，是人工智能稱(chēng)為可能。因?yàn)橐粦?zhàn)、二戰(zhàn)原因，人工智能暫時(shí)處于了停滯期，到了20世紀(jì)60年代末，人工智能又迎來(lái)了新研究高潮，到了80年代90年代，人工智能進(jìn)入發(fā)展的快車(chē)道，到了二十一世紀(jì)，人工智能取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，讓我們的生產(chǎn)、生活方式產(chǎn)生了巨大的變化?；垡昍K3588圖像處理板能實(shí)...