宁夏智能化目标识别控制软件

人工智能(AI)是指利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题或制定决策。深度学习是人工智能的子领域，深度学习算法模型由神经网络组成。通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。通过海量的数据训练，给定一张图像，SpeedDP就能够使用已训练好的模型进行自动化检测并导出标注文件，整个过程完成实现自动化，能够有效减少人力干预。如果需要输出的图像数量庞大，那么是完全能够实现24小时工作，对于项目时间紧迫的企业，能够有效节约项目开发时间，进而在总体上减少项目成本支出。校园监控的智慧化升级可以用慧视图像处理板。宁夏智能化目标识别控制软件

在硬件方面，针对对于索尼7520定制1路LVDS的输入接口，针对于红外COIN612定制1路CVBS输入接口，视频输出接口则采用H.264编码。这样，定制下的RV1126图像处理板就能实现对索尼7520相机基本的接收可见光和红外视频、对目标进行跟踪、输出目标测偏量的功能（特别是典型目标（人、车）检测和识别）。并且能够同时识别处理多达8批目标，识别概率超过85%。此外，根据客户需求，还可以定制以下功能：波门自动搜索和波门引导跟踪功能；具有质心和模板匹配2种跟踪方式；具有跟踪波门手动/自动调节功能；质心跟踪方式下具有黑/白目标手动设置功能；具有十字分划显示/隐藏功能；具有十字分划位置调节功能；以十字中心1~4倍电子放大功能，步长0.1；具有较好的抗背景干扰和抗遮挡能力；具有“画中画”功能，“画中画”显示比例（显示框尺寸）可设置；具有视频输出功能；具有视频记录功能；具有OSD功能；具有自检功能；支持通过网口输出图像（RTSP推流）和接收发送控制指令（TCP协议）；支持透传基本相机控制指令：变焦、变倍、通道切换等。湖南安全目标识别创意在摄像头中植入目标识别算法和图像处理板，就能分辨人和动物。

作为针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台，SpeedDP深度学习算法开发平台提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。此外，针对于研究所等需要数据保密的企业单位，本地化服务器部署，能够让数据敏感的用户也无惧信息安全威胁。目前慧视SpeedDP主要提供目标检测算法的开发，不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。平台支持labelimg数据标注格式，用户采集得到图像数据后使用labelimg工具进行数据标注，然后将图像文件和标注文件按如图2所示指定的形式存放即可直接用于模型训练。

在农业领域，除了喷药，杂草处理也能够自动化进行。搭载图像处理板的割草机器人，能够通过定制的算法，在工业级板卡RK3588的强大运算下，快速分析识别农田中，不同植物的类别，进而精确割草。割草的速度能够达到1.2m/s，非常适用于大型农田，并且还可以通过智能算法进行机器人的完美避障，遇到泥块、石头这些障碍物可以轻松绕过。此外，在作物果实成熟时，搭载RK3588图像处理板的采摘机器人也能够进行自动化果实采摘，板卡强大的性能和处理能力，完全适应各种环境的户外作业，也能够保持精确的识别度，快速完成每一株作物的果实采摘。Viztra-LE026在进行定制开发时，有效精简了设计。

在周界安防领域，传统的摄像头有画无声并不具备报警功能。慧视AI图像处理板能够赋能监控进行AI识别，当出现可疑人物有翻越等入侵行为时，监控能够立即锁定跟踪目标人物，并向安保室发出警报，安保室人员能够通过监控的AI跟踪锁定找到可疑人员的移动轨迹，便于纠察。此外，针对于夜间监控的不足，慧视双光吊舱识别装置能够实现昼夜成像，白天通过可见光实现区域的监控画面，在夜晚通过红外实现道路或者目标区域的画面成像，使得一些光线较差的区域也能实现清晰成像，避免被可疑人员钻空。这样就能在小区出入口、室外路口、周界、园区活动空间、地下室以及高空抛物防控等重要区域，通过智能监控联动，实现小区全天候、24小时可视化报警监控。通过及时预警通知，规避安全风险，实现小区的安全管理。慧视光电能够实现摄像头变倍锁定跟踪不丢失。宁夏安全目标识别

保障高效的目标识别能力，要选择好的图像处理板。宁夏智能化目标识别控制软件

如今，无人机在我们生活中的应用越来越广。例如无人机巡检安防领域，无人机能够到达人无法触及的一些角度，能够很大程度上扩大安防检查的覆盖面。在工地、电力、化工等行业，晚上巡检是必不可少的环节，并且晚上巡检还能发现白天无法看到的一些问题，在白天，一般的相机效果很好，能够看到非常清晰的监控画面，但是到了晚上，就心有余而力不足。这是因为以前大多数相机都是可见光相机，在晚上光源不佳时，就会出现成像模糊、漆黑。这种解决办法是采用红外热像仪传感器，即使在漆黑的夜晚，通过红外成像也能展现出清晰的画面。宁夏智能化目标识别控制软件