目标检测基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,陶瓷,薄膜,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 加工定制
目标检测企业商机

激光反无设备的摄像头中加装了高性能的AI图像处理板,将设备部署在预定区域,AI图像处理板在算法的加持下,实现对禁飞区域空中目标的24小时不间断AI巡逻,能够快速发现、锁定、处置目标,在数秒内利用高能激光毁伤无人机目标。要想到达更加精细的识别目的,板卡的性能很关键,同时视频数据的质量同样重要。高帧频的相机能够捕捉更多画面细节,这样高性能图像处理板在进行AI识别处理时,就能够获取更多信息,识别的精度就会提升。像成都慧视开发的高性能高帧频图像处理板就考虑到了这一点,通过RK3588和FPGA接口的深度定制,轻松打破高帧频视频的输入输出,让板卡实现更精细的数据处理。图像识别检测能够弥补雷达检测的不足。专业目标检测应用

目标检测

成都慧视开发的各款式的AI图像处理板,就是助力低空经济发展的传感器技术设备之一。AI图像处理板具备智能图像检测识别以及跟踪的能力,在低空经济领域,能够让无人机实现智慧化赋能。成都慧视开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030,具备6.0TOPS算力,是当下国产图像处理板的性能前列的产品,对于一些复杂应用场景下的识别,RK3588是当仁不让。我司可以根据需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,实现快速适配应用。而RV1126系列图像处理板Viztra-LE026,整体呈小型化设计,尺寸小,整体功耗不大于4W,用在无人机领域,一不会过多占用空间,二不会增加无人机的功耗负担,2.0TOPS的算力,也能满足大多数应用场景的需求。广西视频目标检测无人机AI检测能够比人更快发现火源。

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2024年上半年我国就发生了多起重大火灾事故,例如江西新余临街店铺起火,河南开封学校礼堂火灾等。作为爆发迅速的一种灾害,火灾,需要防患于未然。事前预警、事发情况的透明都是阻碍救援的大敌。因此,基于传统摄像头的AI火焰识别就有了存在的必要性。火焰识别技术依托于传统的摄像头,目前市面上的火焰识别摄像机分为两种,一是传感器和算法组合,在摄像头的基础上加装高性能的AI图像处理板,再定制化火焰识别的算法,就能够对摄像头所示范围进行智能化监控,一旦出现火苗,摄像头就能够立即识别并发出警报。另一个是纯算法,致力于在黑暗、烟雾等环境下,准确捕捉到微小的火焰变化,并通过算法进行识别,从而实现提前预警。

在硬件的选择上,慧视光电利用瑞芯微RV1126和RK3588开发的Viztra-LE026图像处理板和Viztra-HE030图像处理板已经在定制算法的赋能下,板卡可以根据相机的接口进行深度定制,可以很好地进行小目标的锁定跟踪。而在算法领域,如果企业想要使用自己的算法,我司还可以提供算法训练提升平台SpeedDP,这是一个深度学习算法开发平台,企业可以利用算法模型的开发训练,通过大量的AI自动图像标注,能够让算法更加聪明,不断提升自身算法的精度。自动驾驶需要不断检测周边环境。

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多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标,所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此,成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是:1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述,利用深度学习提取更高级别的语义特征,这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型,在算法中加入对摄像头运动的估计,通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略,设计更灵活的数据关联算法,允许更大的距离阈值来匹配候选目标。FPV检测识别可以搭载成都慧视开发的RV1126图像处理板。甘肃目标检测批发价格

无人机吊舱实现智能化检测可以选择成都慧视开发的图像处理板。专业目标检测应用

长时间一直进行这样的图像标注工作,那无疑是枯燥而乏味的,手酸不说,更多的是精神上的折磨,进而效率大打折扣。但这又是算法提升的必要途径,无法跳过,当项目紧急时,甚至需要多人加班加点赶进度。这样的痛苦现状急需改变!慧视光电的算法工程师为了提高这一的效率,开发了一个深度学习算法开发平台SpeedDP。它的基本逻辑是基于一个手动标注一定量的数据集进行训练,形成一个可用的预选模型(如果已有模型可以直接使用),然后训练一定阶段后,可以评估此模型的能力,如果能够满足使用就可以对相同目标的新数据集(未进行任何标注)进行AI自动化标注。这一过程的省去了大量需要对新数据集的手动拉框工作,同时也在不断反哺此模型算法,帮助提升性能。专业目标检测应用

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