多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
智能交通控制是“智慧城市”的关键内容之一。在城市的主干道,尤其是十字路口,对车辆、行人等目标的自动检测与跟踪是智能交通系统的重要任务,而基于深度学习的目标跟踪技术在其中起着重要作用,借助于云平台,能够及时有效地实现对交通状态的感知,从而提高整个城市的交通效能。成都慧视光电技术有限公司专注于图像处理领域,在人工智能算法、激光雷达、红外图像处理、目标识别与追踪、窄带传输等方面积累了丰富的经验和成果。研发团队由行业沉淀了十余载的人员组成,并与南京大学、电子科技大学等学府实验室达成深度合作,公司致力于成为基于图像的智能方案提供商。智能图像跟踪在机场周界中的应用。陕西省时省力目标跟踪
成都慧视光电技术有限公司技术团队长期从事智能图像处理技术与产品的研究工作,在深度学习、目标检测、目标跟踪识别和图像认知等领域积累大量相关技术基础,进行相关产品的预研开发,并在关键技术上不断关注学习全球前沿技术发展,结合所专注的产品领域,持续改进、不断创新。研发的相关软件应用于轨道交通、船舶防撞、电力运维、边海防周界等各个领域,且取得应用方的一致认可。搭载算法的处理板也大量用于安防监控、工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。海南目标跟踪价格信息全国产化智能处理板应用广阔。

森林火灾是世界性林业重要灾害之一,具有突发性,灾害的发生的随机性,在较短的时间内能造成较大的损失的特点,每年都有一定数量的发生,造成林业资源的重大损失和全球性环境污染。一旦有火灾发生,就必须以极快的速度采取扑救措施,扑救是否及时,决策是否得当,重要原因都取决于对林火行为的发现是否及时,分析是否准确合理,决策措施是否得当。如何实现森林防火工作的规范化、科学化、信息化,真正做到早发现、早解决火灾隐情,排除森林火灾隐情。慧视光电的“慧眼”双光监测设备,基于AI识别技术开发,识别烟雾+明火,实时报警.。可以实现森林防火区24小时监测,可以获取山火,焚烧秸秆,烧纸等威胁线路安全的山火事件一旦发生山火灾情,便可及时发出报警,以便及时扑灭山火。
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。全国产化的跟踪板卡哪个公司做的可以?

在城市空间管理中,AI中台基于人工智能算法与视频技术组件,深入道路交通、工作学习、生活娱乐、城市环境、互联网信息等城市空间,形成智慧交通、客流管理、特定岗位管理、城市环境治理、互联网内容安全等一系列产品模块,应用于车辆及行人违章行为自动识别抓拍和报警推送、公共场所及大型活动区域等地大规模客流疏导管理、服务窗口及工业岗位违规行为监督管理、网络暴恐内容及敏感内容审核等多种场景,实现自动识别、智能分析与辅助决策等功能。搭载AI智能算法的跟踪板如何实现目标识别及跟踪?广东目标跟踪经验丰富
RK3399搭载AI智能算法,实现目标识别与跟踪。陕西省时省力目标跟踪
传统的监控系统需要依靠人对得到的监控视频进行分析,耗时耗力。智能监控系统可以通过目标跟踪、识别等技术自动实现对目标场景的分析和异常检测。随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展,智能视频分析技术已经成为安防企业竞争的关键,相关技术已经达到非常高的精度。传统安防技术更多的是关注事后查证的有效性,但随着高清摄像机的普及,如何利用这些资源使设备“活”起来,已经成为越来越多安防企业发展的重点。有了视频分析,就可以及时发现视频中的异常情况,从而及时做出反应,减少损失。陕西省时省力目标跟踪
成都慧视光电技术有限公司位于中国(四川)自由贸易试验区成都天府四街199号2栋1403号,交通便利,环境优美,是一家贸易型企业。慧视光电是一家有限责任公司企业,一直“以人为本,服务于社会”的经营理念;“诚守信誉,持续发展”的质量方针。以满足顾客要求为己任;以顾客永远满意为标准;以保持行业优先为目标,提供***的电子元器件,光电子器件,通讯设备,仪器仪表。慧视光电以创造***产品及服务的理念,打造高指标的服务,引导行业的发展。
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
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