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廣東國產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤

來源: 發(fā)布時間:2025-04-25

如今,無人機(jī)在我們生活中的應(yīng)用越來越廣。例如無人機(jī)巡檢安防領(lǐng)域,無人機(jī)能夠到達(dá)人無法觸及的一些角度,能夠很大程度上擴(kuò)大安防檢查的覆蓋面。在工地、電力、化工等行業(yè),晚上巡檢是必不可少的環(huán)節(jié),并且晚上巡檢還能發(fā)現(xiàn)白天無法看到的一些問題,在白天,一般的相機(jī)效果很好,能夠看到非常清晰的監(jiān)控畫面,但是到了晚上,就心有余而力不足。這是因為以前大多數(shù)相機(jī)都是可見光相機(jī),在晚上光源不佳時,就會出現(xiàn)成像模糊、漆黑。這種解決辦法是采用紅外熱像儀傳感器,即使在漆黑的夜晚,通過紅外成像也能展現(xiàn)出清晰的畫面。如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別及跟蹤?廣東國產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤

AI智能化檢測是打造領(lǐng)域智慧建設(shè)的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板,定制AI檢測算法,就能夠?qū)崿F(xiàn)對物體的質(zhì)量檢測。在智能檢測領(lǐng)域,圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關(guān)鍵所在。不同行業(yè)的作業(yè)環(huán)境不同,對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此,需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測,由于工業(yè)儀器的精密復(fù)雜,就需要高性能的AI圖像處理板,通過大算力實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理。重慶目標(biāo)跟蹤哪里好慧視RK3399板卡可以用于大型公共停車場。

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檢測器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備的輸入,跟蹤設(shè)備的輸出被提供給運(yùn)動預(yù)測算法,該算法預(yù)測物體在接下來的幾秒鐘內(nèi)將移動到哪里。然而,在無檢測跟蹤中,情況并非如此?;贒FT的模型要求必須在首幀中手動初始化固定數(shù)量的對象,然后必須在隨后的幀中對這些對象進(jìn)行定位。DFT是一項困難的任務(wù),因為關(guān)于要跟蹤的對象的信息有限,而且這些信息不清楚。結(jié)果,初始邊界框與背景中的感興趣對象近似,并且對象的外觀可能隨著時間的推移而急劇改變。

小興安嶺的日常巡護(hù),是構(gòu)筑東北生態(tài)安全的必要措施,進(jìn)入冬季,整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋,按照傳統(tǒng)的巡檢模式,危險且費(fèi)力。整個小興安嶺森林覆蓋率達(dá)到96%,只靠肉眼的觀察,很容易錯過死角空白區(qū)的潛在危險,因此,無人機(jī)上線了。將無人機(jī)智能化,在吊艙的基礎(chǔ)上加裝具備智能圖像處理的板卡,再通過定制算法的植入,一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復(fù)雜的環(huán)境,成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任,這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,能夠輸出6.0TOPS的算力,考慮到小興安嶺冬天寒冷的環(huán)境,這款板卡能夠適應(yīng)零下40℃的環(huán)境,長時間的戶外工作不在話下。成都慧視開發(fā)的RK3588跟蹤板怎么樣???

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實(shí)現(xiàn)這些功能的技術(shù)中,圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器。板卡具備快速圖像處理識別的硬件能力,植入相應(yīng)的AI算法,無人機(jī)就相當(dāng)于裝上了“智慧眼”,而且這個“智慧眼”居于高空,能夠在一個定點(diǎn),俯瞰大范圍,實(shí)時監(jiān)控貨物的存放狀態(tài)。遠(yuǎn)程控制技術(shù)基于網(wǎng)絡(luò)通信,通過和圖像處理板的結(jié)合,能夠?qū)崿F(xiàn)低延時低帶寬的圖像傳輸處理。在實(shí)際落地應(yīng)用中,可以采用成都慧視開發(fā)的高性能圖像處理板,其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板,就是無人機(jī)的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力,能夠根據(jù)無人機(jī)型號進(jìn)行接口定制,整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右(核心板+接口板),小巧的外形即便是小型無人機(jī)也能夠裝上。此外,板卡整體功耗在4W左右,不會過多增加無人機(jī)的負(fù)擔(dān)。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。吉林高性能目標(biāo)跟蹤

成都這邊做跟蹤板卡的企業(yè)有沒有?廣東國產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)檢測和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義,例如智能監(jiān)控、自動駕駛和人機(jī)交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法需要多次掃描圖像,并使用復(fù)雜的特征提取和分類器來識別目標(biāo)。然而,這些方法在實(shí)時性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn),目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測和跟蹤算法。與傳統(tǒng)方法相比,YOLO算法采用了全新的思路和架構(gòu)。它將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為一個回歸問題,通過單次前向傳播即可同時預(yù)測圖像中多個目標(biāo)的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性上具備了明顯優(yōu)勢。廣東國產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤