用检测器模型去解决跟踪问题,遇到的比较大问题是训练数据不足。普通的检测任务中,因为检测物体的类别是已知的,可以收集大量数据来训练。例如 VOC、COCO 等检测数据集,都有着上万张图片用于训练。而如果我们将跟踪视为一个特殊的检测任务,检测物体的类别是由用户在首先帧的时候所指定的。这意味着能够用来训练...
成都慧视光电技术有限公司的RK3588图像处理板同之前的RK3399pro图像处理板对比:CPU方面:3588CPU架构更先进,核心数8核(4大4小),rk3399pro只有6核(2大4小);NPU方面:rk3399pro算力3.0TOPS,rk3588算力6.0TOPS。(算力是NPU的一种评估方法,算力越高,检测帧率越高);视频输入输出接口方面:RK3399PRO支持2组MIPI-CSI输入,1组HDMI、1组MIPI-DSI输出RK3588支持1组HDMI、2组MIPI-CSI、1组DVP输入,2组HDMI、2组MIPI、1组BT1120输出;视频编解码器方面:rk3399pro支持H264,不支持H265,rk3588支持H264、H265,系统上:rk3399pro不支持RT实时系统,RK3588支持RT实时系统。振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。国产化目标跟踪优势
目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息,通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数,然后根据大量训练样本所确定的鉴别函数,在分类器中进行识别判决。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时,在大气阻力的作用下,目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开,轻目标、外形不规则的目标开始减速,落在真弹头的后面,从而可以区别目标。低压线目标跟踪多少钱全国产化的跟踪板卡哪个公司做的可以?
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。
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。跟踪算法能够支持定制不?
成都慧视光电技术有限公司的AM5708处理板是采用了创龙SOMTL5708处理板,内部植入其自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。可支持二次开发,方便快速集成。并在此基础上成功研发视频跟踪板,可用于对视频中指定目标执行跟踪操作。通过将感兴趣目标在视频中的位置信息输入至视频跟踪板,跟踪板完成目标锁定后,持续输出目标在视频中的坐标信息,或者相对于相机光轴的脱靶量信息。产品特点:支持MIPICSI和CVBS两路视频输入,支持在用户选择的输入视频通道上执行目标跟踪。提供RS232/RS422控制通讯接口,用于输入控制指令和跟踪信息的输出。提供自适应点选功能,基于用户给定的目标位置点坐标,自适应对目标进行框选并执行跟踪。提供H.264压缩的视频以及HDMI接口的视频输出。视频输出支持OSD形式叠加跟踪结果。AI图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。无源目标跟踪互惠互利
慧视AI板卡能够凸显AI的智慧之能,变被动为主动,提供多种能主动预警的视频分析和人脸识别黑白名单管理。国产化目标跟踪优势
每年全球因为交通事故死亡人数约一百万人左右,还有几千万人因此而受伤或致残,而造成交通事故的主要原因是醉酒带来的反应迟钝、超速带来的制动延迟等,如何有效的避免此类问题发生,尽量减少人为因素是做好安全出行的优先。随着科技的发展,很多车辆开始加入了辅助驾驶甚至自动辅助驾驶功能,以便在遇到紧急事情发生时,能够让车辆自身紧急制动或者避让的措施来减少事故的发生,这无疑相当于给车辆装上“火眼金睛”,这个“火眼金睛”是安全驾驶至关重要的技术,“火眼金睛”是怎么炼成的呢?通过安装在车辆上的国产化图像检测与跟踪板卡,对车辆前方的影像进行智能分析,准确检测、识别出人、车并进行标注,同时反馈给车辆的“大脑”,从而系统联动做出必要的规避措施。国产化目标跟踪优势
用检测器模型去解决跟踪问题,遇到的比较大问题是训练数据不足。普通的检测任务中,因为检测物体的类别是已知的,可以收集大量数据来训练。例如 VOC、COCO 等检测数据集,都有着上万张图片用于训练。而如果我们将跟踪视为一个特殊的检测任务,检测物体的类别是由用户在首先帧的时候所指定的。这意味着能够用来训练...
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