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目前的跟踪算法分为两大研究方向：相关滤波和深度学习，其中基于相关滤波的方法在实时性方面有明显的优势，而基于深度学习的方法在跟踪准确性和鲁棒性方面优势较高。慧视光电团队针对实际应用过程中情况，尤其是在相机抖动、目标遮挡、变形和环境干扰的情况下，结合硬件平台性能，对相关滤波和神经网络进行优化设计，可获得更佳的跟踪效果。针对红外弱小目标，常用的模板类方法因提取不到有效的目标特征，在受到大量背景信息的干扰下，会出现跟踪失效情况。慧视光电团队以点跟踪技术为主体，结合模板类跟踪方法去除相机抖动干扰，再加入对目标的运动预测，研发了一种性能优异的红外弱小目标跟踪技术，在反无人机、远距离目标弹窗等领域得到的良好的应用。图像识别模块在边海防领域应用前景广阔！四川图像识别模块专业

无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中，通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别，为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础，这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂，基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展，采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征，经过一段时间的正确驾驶过程，便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能，无需再通过感知具体的路况和各种目标，大幅提升了辅助驾驶算法的性能。成都自主识别图像识别模块算法慧视光电推出全国产化RV1126处理板。

目标遮挡是导致跟踪失败的一个重要原因，也是实现长程目标跟踪的关键问题。跟踪任务从始至终都只跟踪一个目标，一旦目标被遮挡，则会极大程度上影响跟踪准确度，甚至导致跟踪失败。因此，当面临遮挡问题时，目标跟踪任务的要求更加严格。目前，目标遮挡可以分为两种情况：部分遮挡和完全遮挡。部分遮挡意味着在图像中还存在部分目标，可以通过对这部分的目标进行判断进而确定目标的位置；完全遮挡则是在图像中找不到目标，可能发生在有大的物体完全遮住了跟踪目标。慧视光电的图像处理板具有抗遮挡能力。

近年来我国相继出台光伏行业扶持政策，经过多年发展革新，现已经临近产业爆发高峰点。国家能源局发布的《太阳能发展“十三五”规划》中提出，2020年，我国光伏发电飞速发展。现在是光伏发展的比较好时机，同时也意味着，光伏行业距离激烈市场竞争越来越近。慧视光电根据行业对设备数据监控、报警机制及故障流程等实际业务需求，提出巡检及日常管理设备监控解决方案，并为其实现实时视频可视化管理与运行状态数据显示功能、并设置报警机制、故障反馈、调查、分析、检修流程。成都RV1126智能处理板供应商。

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。全国产化智能处理板应用广阔。成都自主识别图像识别模块算法

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随着国内相关行业市场对图像处理板卡要求的日益提升，成都慧视光电技术有限公司推出了全国产化RV1126重要板。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，可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。慧视光电全国产化RV1126重要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，直径只37mm，基本达到了尺寸的要求。四川图像识别模块专业

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