在很長一段時間內(nèi)，傳統(tǒng)的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現(xiàn)自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監(jiān)控糧庫，一旦發(fā)現(xiàn)害蟲就能夠立即向管理平臺發(fā)出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現(xiàn)AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復(fù)雜的糧庫環(huán)境，一個高性能能夠快速處理數(shù)據(jù)的圖像處理板是關(guān)鍵?；垡暪怆妼V1126跟蹤板進行二次開發(fā)，實現(xiàn)AI智能應(yīng)用。寧夏低壓線目標跟蹤

差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動目標檢測方法，有其合理性，因為運動能夠?qū)е聢D像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系，或當前圖像與背景圖像之間的關(guān)系，尤其是圖像差的關(guān)系，能較好地體現(xiàn)出運動所帶來的變化。復(fù)雜背景下的運動目標檢測和跟蹤由于有良好的應(yīng)用前景，成為當前研究的一個熱點。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點是監(jiān)控移動的目標，它們或是非法侵入，或是通過關(guān)鍵的場景，總之是移動才帶來了對它們實施監(jiān)控的可能。因此尋找移動的目標是圖像監(jiān)控的關(guān)鍵。無源目標跟蹤型號RK3588處理板，智慧視覺應(yīng)用開發(fā)板。

在周界安防領(lǐng)域，傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能。慧視AI圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進行AI識別，當出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時，監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標人物，并向安保室發(fā)出警報，安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡，便于糾察。此外，針對于夜間監(jiān)控的不足，慧視雙光吊艙識別裝置能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像，白天通過可見光實現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫面，在夜晚通過紅外實現(xiàn)道路或者目標區(qū)域的畫面成像，使得一些光線較差的區(qū)域也能實現(xiàn)清晰成像，避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區(qū)出入口、室外路口、周界、園區(qū)活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域，通過智能監(jiān)控聯(lián)動，實現(xiàn)小區(qū)全天候、24小時可視化報警監(jiān)控。通過及時預(yù)警通知，規(guī)避安全風險，實現(xiàn)小區(qū)的安全管理。

從軟件的角度來看，整個視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數(shù)據(jù)庫，運動檢測，目標跟蹤，報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點，是實現(xiàn)目標檢測和跟蹤的關(guān)鍵，如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標的檢測和跟蹤是緊密結(jié)合的。檢測是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標的信息(如目標的位置，大小，模式和速度估計等)，而跟蹤則是檢測的延續(xù)，實時利用檢測得到的知識去驗證目標的存在?；垡昍K3399PRO圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。

成都慧視光電技術(shù)有限公司開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，利用國產(chǎn)化高性能芯片RK3588開發(fā)而成，它能夠?qū)崿F(xiàn)6.0TOPS的算力，能夠輕松應(yīng)對糧庫內(nèi)部復(fù)雜的環(huán)境，成都慧視可以根據(jù)客戶使用的相機接口進行圖像處理板的接口深度定制，實現(xiàn)快速的AI害蟲識別。在算法方面，可以使用自己的算法，我司還可以根據(jù)需求定制提供算法性能訓(xùn)練提升工具SpeedDP，平臺可以通過大量的糧庫害蟲AI識別模型訓(xùn)練，提升自身算法精度，進而提升攝像頭害蟲識別精度?；垡暪怆娭铝τ诟櫚蹇ǘㄖ啤?a href="http://m.growthresourcesinc.com/zdcbsx/lpimcvft7l/27135100.html" target="_blank">高性能目標跟蹤服務(wù)電話

慧視光電開發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。寧夏低壓線目標跟蹤

很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤，沒有目標的類別先驗。在實際應(yīng)用中，還有一個重要的跟蹤是特定物體的跟蹤，比如人臉跟蹤、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同，它更多地依賴對物體訓(xùn)練特定的檢測器。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測來實現(xiàn)，比如早期的Viola-Jones檢測框架和當前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應(yīng)用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭。設(shè)定特定的手型可以方便地訓(xùn)練手掌或拳頭的檢測器。寧夏低壓線目標跟蹤