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...
近年来,随着人工智能的发展,无人机的使用呈现出飞速增长,而无人机对目标的自主检测、自主跟踪是极具难度的研究方向之一,这与智慧交通、智慧仓库、智能电力电缆巡检、重要设施的监测等应用密切相关。吊舱是无人机的重要组成部分,而光电吊舱一般由可见光(或者红外)、图像处理板、伺服等部分组成,图像处理板通过前端的图像对目标进行检测并根据需要对目标进行跟踪,同时可能按照具体需要输出目标的坐标数据等信息,因此图像处理板成为了光电吊舱的重要部件之一,起到关键的链接、数据处理的作用。早期光电吊舱因为体积大、重量重、成本高,主要应用在较大的飞机上,尤其作战的飞机。随着民品无人机的发展,大多数四旋翼机的起飞重量小于15公斤,导致了机载设备的有效载荷和电池续航能力非常有限。在这种情况下,如何降低功耗、减少体积同时又不降低性能成为小型无人机的研究热点。慧视光电响应行业需求,经过技术的不断迭代更新,推出了全国产化的RV1126处理板,该处理板支持基于深度学习的目标检测算法(人、车以及特定目标)、支持SDI高清/标清视频输出、支持叠加OSD信息,重量只有5g,直径*37mm,基本达到了尺寸的要求。Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。移动目标跟踪要多少钱
为认真落实城市“智慧化”建设要求,加速推进智慧港口建设,逐步构建智慧港口建设体系,实现全过程、全区域、全要素智慧化提能增效。慧视光电利用物联网、云计算和AI技术,不断探索基于数字化的适合企业自身实情的解决方案,按下智慧港口建设的“快进键”。通过AI赋能,针对港口安防监控,慧视光电成功研发“慧眼”双光相机,采用平行双光路光学设计。产品可同时采集可见光和红外两路模拟视频数据,并基于采集到的实时视频流,实现目标锁定、目标跟踪功能。目标锁定与跟踪状态下,产品可在输出视频图像的同时,输出目标相对与产品光轴的实时视线角信息(方位、俯仰)。实现港口智慧化管理,提升管理效率,降低人工成本。智能化目标跟踪慧视RK3399板卡可以用于大型公共停车场。
成都慧视光电技术有限公司研发的“慧眼”双光相机,采用平行双光路光学设计。产品可同时采集可见光和红外两路模拟视频数据,并基于采集到的实时视频流,实现目标锁定、目标跟踪功能。目标锁定与跟踪状态下,产品可在输出视频图像的同时,输出目标相对与产品光轴的实时视线角信息(方位、俯仰),可实现监视、预警、跟踪等信息处理。可应用于海防监控、边境监控、航道监控、海岛监控、港口码头、海事安全、渔政执法、海域动态监控、生态环境保护、反恐高空瞭望等远距离昼夜监控场合。
吊舱是指安装有某机载设备或武器,并吊挂在机身或机翼下的流线型短舱段。可固定安装(如发动机吊舱),也可脱卸(如武器吊舱)。加装吊舱可以使飞机拥有其本身所不具备的功能,例如边海防巡检。吊舱适用于防护等级要求较高的环境,集成高清可见光摄像机合红外热像仪模块配套通用图像处理系统,吊舱可实现目标锁定,红外测温等附加功能。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智能处理板,因为其强大的硬件平台叠加基于行为的重要算法,能够有效的应对边防海岸线的迫切需求。并且可以实现目标识别及跟踪的广度、精度更高,预测性更精细。成都慧视光电技术有限公司推出基于全国产化RV1126板的高性能图像跟踪板卡。
成都慧视光电技术有限公司的RK3588图像处理板同之前的RK3399pro图像处理板对比:CPU方面:3588CPU架构更先进,核心数8核(4大4小),rk3399pro只有6核(2大4小);NPU方面:rk3399pro算力3.0TOPS,rk3588算力6.0TOPS。(算力是NPU的一种评估方法,算力越高,检测帧率越高);视频输入输出接口方面:RK3399PRO支持2组MIPI-CSI输入,1组HDMI、1组MIPI-DSI输出RK3588支持1组HDMI、2组MIPI-CSI、1组DVP输入,2组HDMI、2组MIPI、1组BT1120输出;视频编解码器方面:rk3399pro支持H264,不支持H265,rk3588支持H264、H265,系统上:rk3399pro不支持RT实时系统,RK3588支持RT实时系统。慧视RK3588图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。视频目标跟踪售后服务
RK3399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。移动目标跟踪要多少钱
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。移动目标跟踪要多少钱
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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