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AI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板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)。工業(yè)目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情
YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中,有幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)對(duì)其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征,其中引入了一些先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如Darknet。其次是使用AnchorBox來(lái)提高目標(biāo)定位的精度。此外,YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)等技術(shù),以處理不同大小的目標(biāo)。YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤中的應(yīng)用YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域取得了明顯的成果。它不僅在檢測(cè)速度上遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法,而且在目標(biāo)定位和類(lèi)別預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性上也表現(xiàn)出色。因此,YOLO算法在許多應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用,如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和物體識(shí)別等。海南放心目標(biāo)跟蹤慧視AI圖像處理板是高精度識(shí)別的板卡。
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),找到目標(biāo);對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行描述,初步估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)矢量;根據(jù)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),進(jìn)入目標(biāo)跟蹤,對(duì)傳感器的姿態(tài),比如水平方位、垂直方位和焦距等進(jìn)行調(diào)整;跟蹤到目標(biāo)后,對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行更新,并對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)后,進(jìn)入下一輪的跟蹤過(guò)程。目標(biāo)跟蹤檢測(cè)與跟蹤涉及到的技術(shù)細(xì)節(jié)很多?;垡暪怆婇_(kāi)發(fā)的高性能目標(biāo)跟蹤圖像跟蹤板在自研目標(biāo)跟蹤算法的作用下,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度低延遲的視頻目標(biāo)鎖定跟蹤。
當(dāng)兩個(gè)圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時(shí),往往使用基于控制點(diǎn)的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點(diǎn)匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點(diǎn),例如,灰度局部極大值、局部邊緣、角等,與另一幀圖像中的同類(lèi)特征點(diǎn)作匹配,從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實(shí)的觀點(diǎn)看,在全部特征點(diǎn)中,只有部分能得到正確的匹配,這是因?yàn)樘卣鼽c(diǎn)尋找算法并非完美無(wú)缺。特征點(diǎn)匹配方法具有:處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)具體的振動(dòng)情況,選擇合適的特征點(diǎn)和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點(diǎn)。目前的研究工作都致力于圖像間的自動(dòng)配準(zhǔn),如直接相關(guān)匹配,基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn),利用封閉輪廓的形心作為控制點(diǎn)的配準(zhǔn)等?;垡暪怆娭铝τ诟櫚蹇ǘㄖ啤?/p>
隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大與城市空間管理復(fù)雜性的持續(xù)提升,我國(guó)城市管理的方式方法也一直處在逐步演變的過(guò)程。以道路空間管理為例,我國(guó)城市大多經(jīng)歷了由早期的只靠少量人力對(duì)城市重點(diǎn)區(qū)域或位置進(jìn)行人工監(jiān)管發(fā)展至以交通信號(hào)燈、道路攝像頭等設(shè)備為主的后臺(tái)監(jiān)控階段,近年來(lái)部分經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)且基礎(chǔ)設(shè)施完備的大中型城市更是在傳統(tǒng)的設(shè)備監(jiān)控基礎(chǔ)上,嘗試將人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云服務(wù)、5G等新一代信息技術(shù)引入到城市空間管理中,實(shí)現(xiàn)人、車(chē)、物的智能識(shí)別與軌跡追蹤等智慧交通能力。RK3399PRO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。江蘇目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價(jià)
全國(guó)產(chǎn)化處理板哪家好?工業(yè)目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情
傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)需要依靠人對(duì)得到的監(jiān)控視頻進(jìn)行分析,耗時(shí)耗力。智能監(jiān)控系統(tǒng)可以通過(guò)目標(biāo)跟蹤、識(shí)別等技術(shù)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景的分析和異常檢測(cè)。隨著深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的快速發(fā)展,智能視頻分析技術(shù)已經(jīng)成為安防企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵,相關(guān)技術(shù)已經(jīng)達(dá)到非常高的精度。傳統(tǒng)安防技術(shù)更多的是關(guān)注事后查證的有效性,但隨著高清攝像機(jī)的普及,如何利用這些資源使設(shè)備“活”起來(lái),已經(jīng)成為越來(lái)越多安防企業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)。有了視頻分析,就可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)視頻中的異常情況,從而及時(shí)做出反應(yīng),減少損失。工業(yè)目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情