目标检测和跟踪在许多应用中都具有重要的意义,例如智能监控、自动驾驶和人机交互等。传统的目标检测算法需要多次扫描图像,并使用复杂的特征提取和分类器来识别目标。然而,这些方法在实时性和准确性上存在一定的限制。随着YOLO算法的出现,目标检测和跟踪领域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一种基于...
我国幅员辽阔,为了便利运输,修建了漫长铁路线,铁路也成了我国人员流动的主要交通工具之一,深受百姓喜爱。我国也是一个地质灾害比较严重的国家,洪水、暴雨、泥石流、地震都会都对铁路线造成破坏,如何有效的保障铁路线路的安全运行、实时对铁路线路监控并对异常情况进行提前预警是铁路系统迫切需要解决的问题。为了响应相关行业的急切需求,成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品,全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法,能够有效的解决铁路线路的迫切需求,对铁路线路重要地段实时监控并对异常情况比如自然气候对铁路造成的损坏、人畜车违规侵入等等提前预警,从而保护铁路运输的安全。RK2588搭载AI智能算法,实现目标识别与跟踪。福建目标跟踪哪里买
成都慧视光电技术有限公司的RK3399处理板是采用的国内AI智能开发板OrangePI4,植入慧视光电自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。双光测温组件是基于RK3399图像处理板,推出的一款用于高温人群体温筛查的组件产品。基于该组件,可快速展开各类用户终端产品的集成设计。其中可见光模组和红外测温模组,分别通过配套提供的FFC软排线与RK3399图像处理板连接。宁夏目标跟踪性价比智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析,实现降本增效。
随着用于安防监控及状态监测的摄像头数量的飞速发展,现在的部署数量数以百万计,而且还在快速增加。通过人工进行监控并不是完美的解决方案,随着时间的增加,人的注意力会快速下滑。慧视光电技术有限公司基于自研的边缘计算盒子、检测识别模块、AI板卡或流媒体服务器开发的自动目标检测与识别检测算法,是专门为海量的已经安装好的监控实现智能化升级改造量身定制的产品,对传统监控的重要点位增加视频结构化、特定目前检测与识别、行为分析等功能,不需要更换摄像头也不需要更换线路,减少了人力资源的投入,真正实现了24小时365天全天候监控。升级后的每路分析结果通过预警平台进行联动显示多路关联视频,关联回放多路视频,实现“局部升级、全局智能”的比较高附加值,充分发挥已投入资产的边际价值。成都慧视光电自研的边缘计算盒子、图像处理板卡、流媒体服务器,输入输出接口丰富,适用于红外热成像相机、高清可见光相机、微光相机等多种前端,根据行业的不同特点可以接受行业算法的定制。目前慧视光电的相关软硬件设备已经广泛应用在边海防、监狱、戒毒所、铁路、地铁、电力、仓库、医院等领域。
提到AI智能图像算法,自然而然会想到人工智能。人工智能萌芽期可以追溯到十七世纪,当时的巴斯卡和莱布尼茨萌生了智能机器的想法。到了十九世纪英国的数学家布尔和德国的摩尔根提出了思维定律可以称为人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计的“计算机器”,被认为是计算机硬件,也就是人工智能硬件的前身。电子计算机的发明,是人工智能称为可能。因为一战、二战原因,人工智能暂时处于了停滞期,到了20世纪60年代末,人工智能又迎来了新研究高潮,到了80年代90年代,人工智能进入发展的快车道,到了二十一世纪,人工智能取得了长足的进步,让我们的生产、生活方式产生了巨大的变化。推荐使用慧视光电的跟踪板卡。
近年来,伴随着大数据时代的来临,深度学习在计算机视觉的许多问题,如图像识别、人脸识别、目标检测领域都取得了巨大成功,与传统的目标检测算法相比,深度学习算法具有更好的表达能力、更高的准确性,深度神经网络在模型架构和学习过程上与人类认识和感知世界的神经系统类似。目标检测和识别现在是视觉方向热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象。近几年,业内出现了各种各样的检测框架,不断刷新各种性能指标,然而受限于工业应用的性能与成本要求,效率-精度平衡的检测框架成为了优先。团队在该方向进行了一系列的优化设计,创建了全新的移动端实时检测框架,与其他流行的检测框架相比,该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡,基于选用的硬件平台,可以实现性能优良的移动端实时物体检测。慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。黑龙江目标跟踪价格信息
RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标跟踪及跟踪算法。福建目标跟踪哪里买
无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中,通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别,为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础,这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂,基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展,采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征,经过一段时间的正确驾驶过程,便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能,无需再通过感知具体的路况和各种目标,大幅提升了辅助驾驶算法的性能。福建目标跟踪哪里买
目标检测和跟踪在许多应用中都具有重要的意义,例如智能监控、自动驾驶和人机交互等。传统的目标检测算法需要多次扫描图像,并使用复杂的特征提取和分类器来识别目标。然而,这些方法在实时性和准确性上存在一定的限制。随着YOLO算法的出现,目标检测和跟踪领域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一种基于...
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