成都慧視推出的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP,它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證,進行快速的針對大量數(shù)據(jù)的AI自動標注,然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中,通過對原始算法的模型訓練,能夠不斷評估算法的能力,然后對新的打擊數(shù)據(jù)集目標進行AI自動標注,讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用,能夠極大減少整個測試驗證所需時間,減少人力成本支出,減少項目開發(fā)周期,讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域?;垡昍K3399PRO圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。網(wǎng)絡目標跟蹤技術
此前,九號電動車的自平衡技術一次次刷新人們的認知,而其中一款探索版車型,甚至加入了智能攝像頭,能夠識別行人、障礙物,自動規(guī)劃行駛路線,達成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的,其實很簡單,車輛內(nèi)部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板,這類AI板卡在目標識別算法的賦能下,就能夠?qū)σ曇胺秶奈矬w進行AI分類識別,從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,采用的是RK3588開發(fā)而成,憑借其工業(yè)級的性能,6.0TOPS的算力,就能夠在車輛行駛過程中的復雜環(huán)境下進行周邊環(huán)境的快速AI識別分類。當然,算法的能力也十分關鍵,由于車輛行駛環(huán)境的不斷變化,算法面臨的識別畫面也不斷變化,如何精細的進行識別,關系到車輛的行駛安全。甘肅目標跟蹤產(chǎn)品有沒有能夠進行目標跟蹤的產(chǎn)品?
在如今的作業(yè)中,無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查,展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下,施工方為了保障施工安全,就需要對施工范圍進行嚴格管控,傳統(tǒng)的人工巡查效率低,受限于地形、時間等問題,容易出現(xiàn)盲點。相比人工,利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測,即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數(shù)據(jù)收集,幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門,則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導,緩解交通壓力。
然后在下一幀采集的圖像中對目標對象進行特征提取;特征匹配的過程既是將提取出來的目標對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進行匹配,通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標對象,實現(xiàn)對目標的跟蹤。基于特征的跟蹤算法的優(yōu)點在于速度快、對運動目標的尺度、形變和亮度等變化不敏感,能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性,所以該算法對于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感,如果目標發(fā)生旋轉(zhuǎn),則部分特征點會消失,新的特征點會出現(xiàn),因此需要對匹配模板進行更新。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標識別。
之所以能產(chǎn)生這種可見運動或表觀運動,是因為物體以不同的速度在不同的方向上移動,或者是因為相機在移動(或者兩者都有)在很多應用程序中,跟蹤表觀運動都是極其重要的。它可用來追蹤運動中的物體,以測定它們的速度、判斷它們的目的地。對于手持攝像機拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動或減小抖動幅度,使視頻更加平穩(wěn)。運動估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲。被跟蹤的運動可以是稀疏的(圖像的少數(shù)位置上有運動,稱為稀疏運動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運動,稱為稠密運動)跟蹤視頻中的特征點從前面章節(jié)介紹的內(nèi)容可以看出,根據(jù)特殊的點分析圖像,可以使計算機視覺算法更加實高效?;垡旳I圖像處理板是高精度識別的板卡。智能化目標跟蹤優(yōu)勢
慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。網(wǎng)絡目標跟蹤技術
自動化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機的模擬信號通過視頻電纜傳送至計算機,計算機通過視頻采集卡將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號,該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計算機CRT上顯示,同時傳送至內(nèi)存進行目標檢測或跟蹤(根據(jù)需要可同時進行硬盤錄像),計算機根據(jù)算法的運算結(jié)果來控制攝像機的云臺,這個控制過程是通過通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機的云臺接口來完成的。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動可以是人工的,也可以由系統(tǒng)的報警輸入設備啟動。高性能的圖像卡一般自帶顯卡,能夠避免廉價的多媒體卡長時間地、連續(xù)地通過總線傳送到計算機的顯存而帶來的死屏、CPU的占用及總線的占用等問題。網(wǎng)絡目標跟蹤技術