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...
随着技术的进步,基于图像的人工智能分析开始应用到人们生活的方方面面,传统的硬件开发平台一般是基于FPGA加DSP,这种平台架构已经持续了很长时间,这种方式因为开发时间早、接口丰富、参与人员多满足了一些行业相对简单的场景需求,但是随着AI技术的持续发展,日益增长的市场需求对目标的自主检测及识别跟踪要求也越来越高,需要分析的场景也越来越复杂,原有的DSP+FPGA硬件平台已经越来越难以满足一些行业的需求。慧视光电自研多平台嵌入式开发框架,此框架支持多种硬件平台的开发,目前团队所有的嵌入式应用软件开发都基于此框架开,随着多个产品的研发,框架中积累了大量与硬件平台,图像处理,算法优化,视频输入输出,硬件加速等相关的基础软件组件,通过这些组件的复用,能极大提高软件开发效率和质量。同时,应用开发过程也会不断完善和优化此框架,将来这个框架本身连同硬件模块也可作为公司的产品,提供给客户使用。RV1126处理板如何实现目标的识别及跟踪?安全目标跟踪好选择
中台的概念出自于互联网领域,中台即是数字能力共享平台,是平台的平台。城市管理者可通过建立城市空间管理中台,实现城市数据资产的统一管理。以人工智能技术为主的AI中台还能够较好的解决城市空间管理面临的数据“深度”使用的问题。AI中台是将深度学习、计算机视觉、知识图谱、自然语言理解等人工智能技术模块化、组件化、可插拔化并赋能于中台,将人工智能能力(包括硬件的计算能力、算法的训练能力、模型的部署能力、基础业务的展现能力)集约起来,与中台的数据资源紧密结合并封装为整体中台系统。陕西光纤数据目标跟踪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。
成都慧视光电技术有限公司的RK3399Pro处理板是采用国内AI智能芯片基础上自主研发的智能算法图像处理板,植入其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。支持二次开发,方便客户快速集成。慧眼智能图像处理板是慧视光电在国内AI智能芯片基础上,自主研发的具有智能图像算法的处理板,可实时实现对目标的自主检测、识别、跟踪或者人为的锁定、跟踪,是目前国内少数能够提供稳定成熟的国产化智能图像处理平台的单位之一。该产品是在RK3399pro图像处理板的基础上,加入一块视频接口扩展板组成,图像处理板与扩展板之间通过1对1线束连接,从而提供更多的输入视频接口选择。
随着5G快速发展,一个万物智能互联的世纪应运而生,人工智能也随着智能互联的发展充满了生机,市场对智能图像处理板的要求也越来越高。随着国内相关行业市场对图像处理板卡要求的日益提升,慧视光电推出了目前市场上基于RV1126的较小型的图像处理板卡。产品作为人工智能通用平台,用于城管、银行、边海防、电力、无人机与机器人、车辆集成等领域,快速对现有设备完成智能化升级。同时客户可根据需求自己做适配的电源板、电气接口等进行二次开发。RV1126图像处理板识别概率超过85%。
智能交通控制是“智慧城市”的关键内容之一。在城市的主干道,尤其是十字路口,对车辆、行人等目标的自动检测与跟踪是智能交通系统的重要任务,而基于深度学习的目标跟踪技术在其中起着重要作用,借助于云平台,能够及时有效地实现对交通状态的感知,从而提高整个城市的交通效能。成都慧视光电技术有限公司专注于图像处理领域,在人工智能算法、激光雷达、红外图像处理、目标识别与追踪、窄带传输等方面积累了丰富的经验和成果。研发团队由行业沉淀了十余载的人员组成,并与南京大学、电子科技大学等学府实验室达成深度合作,公司致力于成为基于图像的智能方案提供商。慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。青海企业目标跟踪
慧视光电致力于跟踪板卡定制。安全目标跟踪好选择
慧眼智能双光AI成像组件是成都慧视光电技术有限公司在其研发的慧眼智能图像处理板基础上,集成了非制冷红外、可见光相机于一体的智能检测、识别产品,根据客户的需求可搭配不同波段的相机产品。应用场景:该款产品可广泛应用于森林防火、电站检测、安防监控、智慧化工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。目标跟踪:1.配合目标检测,支持自主目标跟踪。2.支持手动指定目标进行跟踪。3.目标跟踪算法具有抗遮挡能力。4.目标跟踪算法具有适宜目标尺度变化的能力。5.输出目标跟踪信息。安全目标跟踪好选择
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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