近些年来,随着我国经济的快速发展,国家各项建设都蒸蒸日上,成绩显而易见。但与此同时,也让资源与环境受到了严重破坏。我们的生产生活每天都会残留数以万计的废物,给环境造成了负担。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关,而人们对于环境污染问题反映强烈却東手无策,这两者间的矛盾日益尖锐。人们日常生活中的垃...
目前地铁站内的视频监控系统有查看视频监控或回溯录像等功能,视频数据并没有进行充分的利用。像控制中心、地铁分局等处,才会有对视频数据进行分析展示的功能界面。如果可以把行为识别报警、客流等车站范围内关心的数据进行实时分析展示,可以辅助运营人员更好的掌握站内的运营情况,提升运营管理水平。将站内关心的运营数据进行实时展示分析,主要有如下内容:实时在站乘客数:(进入人数-离开人数)的实时数值;按小时展示的客流实时数值的折线图;实时乘客进出站:按小时展示的进入人数、离开人数柱状图各客流点位客流量TOP3异常报警统计:当日异常行为监测报警的各类报警数量占比饼图实时异常报警:异常行为监测报警的实时报警信息。RK3588图像处理板能够精细识别多目标。广东质量图像处理板
目前地铁客流信息主要是通过AFC系统的过闸数据进行统计。但AFC*能提供进出付费区的乘客数量,在闸机外部占据很大空间的区域却没有很好的客流统计手段。乘客乘车首先要进入车站进行安检、购票等动作,如果不能很好地管控**区的客流,在大客流情况下未能及时进行疏导,很容易导致拥堵等事件。如果可以对车站客流情况进行实时统计分析,可以有效提高客流管控能力,减少安全生产事故。各个点位的客流统计相机,在有乘客通过其监视范围时,自动进行计数及记录进入、离开方向所有点位的计数信息实时汇聚至平台端平台端根据客流实时数据进行分析展示,如每小时进出站人数、日客流量、实时在站人数等信息,为运营人员及时进行客流疏导等业务提供数据参考。四川图像处理板检测图像处理板可以用于工厂自动化作业。
图像识别技术是在不断发展的,每一代都有比较突出的一项技术涌现。神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术,是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络,而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中,遗传算法与BP网络相融合的中经网络图像识别模型是非常经典的,在很多领域都有它的应用。
通过在传统监控中植入慧视光电RK3399PRO芯片的Viztra-ME025图像处理板,对监控设备赋能,设备具有目标识别、跟踪的功能,各个角落的摄像头还能实时传输和收集监控数据至控制端,帮助及早甚至在危险情况发生之前发现危险行为或危险情况并发出警报。另外,如果再将传感器放置在工地上或者工人的穿戴设备如安全帽上,就能实时定位工人位置,工人也能收到危险警报。RK3399PRO作为慧视光电开发的全国产化板卡,具备高性能、高精度的优点,加上成都慧视在目标识别领域有着成熟强大的算法,能够很好的保护工人的安全,防患于未然。图像识别可以用于量方。
作为一家致力于图像跟踪板卡、算法开发的公司,为了满足更多行业的锁定跟踪需求,慧视光电一直没有停止自己的技术革新。在现在的许多行业当中常常用到摄像头进行远程跟踪或者目标检测,例如安防巡检、巡湖护河执法、无人机投弹、周界安防等,当遇到目标较小不易辨认时,虽然能够看到更多的画面,但是物体的细节看不清,这时就需要通过镜头的变倍,来放大成像,来展示更多的物体细节。在以前,如果在锁定跟踪时进行变焦,就会丢失目标,当遇到目标出现在复杂的场景中时,就容易造成再跟踪失败的场景,例如在安防巡检时,有可疑人物入侵了目标区域,为了进一步获取可疑人物的细节,需要进行画面变倍,看看是男是女、着装如何、有何特征等,为后期的安保人员搜寻提供信息。图像识别用RV1126板卡。省时省力图像处理板牌子
Viztra-HE030图像处理板能够识别高速移动的汽车。广东质量图像处理板
近些年来,随着我国经济的快速发展,国家各项建设都蒸蒸日上,成绩显而易见。但与此同时,也让资源与环境受到了严重破坏。我们的生产生活每天都会残留数以万计的废物,给环境造成了负担。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关,而人们对于环境污染问题反映强烈却東手无策,这两者间的矛盾日益尖锐。人们日常生活中的垃圾主要包括有害垃圾、厨余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾这四类。对不同类别的垃圾应采取不同分类方法,如果投放不当,可能会导致各种环境污染问题。广东质量图像处理板
近些年来,随着我国经济的快速发展,国家各项建设都蒸蒸日上,成绩显而易见。但与此同时,也让资源与环境受到了严重破坏。我们的生产生活每天都会残留数以万计的废物,给环境造成了负担。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关,而人们对于环境污染问题反映强烈却東手无策,这两者间的矛盾日益尖锐。人们日常生活中的垃...
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