基于特征匹配的跟踪方法不考虑运动目标的整体特征,通过有目的的提取序列图像中的过零点、边缘轮廓、线段等相关特征或是部分特性,并建立匹配模板,对目标对象进行特征匹配,达到对目标对象跟踪的目的。假定运动目标可以由惟一的特征**表达,搜索到该相应的特征就认为跟踪上了运动目标。除了用单一的特征来实现跟踪外,还可以采用多个特征信息融合在一起作为跟踪特征。该算法主要包括特征提取和特征匹配两个方面。其中,特征提取指的是针对所包含的目标对象的序列图像选择合适的目标跟踪特性。RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标跟踪及跟踪算法。宁夏目标跟踪多少钱
目标检测和跟踪是计算机视觉领域中的重要任务之一。随着深度学习的兴起,YOLO(You Only Look Once)算法在目标检测和跟踪领域引起了广关注。YOLO算法是一种在实时目标检测和跟踪领域具有重要地位的算法。通过引入卷积神经网络和一系列先进技术,YOLO算法在速度和准确性方面取得了明显的进展。然而,仍然有一些挑战需要解决,如目标尺度变化、小目标检测和复杂背景干扰等。随着研究的不断深入和技术的不断发展,YOLO算法有望在实时目标检测和跟踪领域发挥更大的作用。工业目标跟踪功效AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。

长时间一直进行这样的图像标注工作,那无疑是枯燥而乏味的,手酸不说,更多的是精神上的折磨,进而效率大打折扣。但这又是算法提升的必要途径,无法跳过,当项目紧急时,甚至需要多人加班加点赶进度。这样的痛苦现状急需改变!慧视光电的算法工程师为了提高这一的效率,开发了一个深度学习算法开发平台SpeedDP。它的基本逻辑是基于一个手动标注一定量的数据集进行训练,形成一个可用的预选模型(如果已有模型可以直接使用),然后训练一定阶段后,可以评估此模型的能力,如果能够满足使用就可以对相同目标的新数据集(未进行任何标注)进行AI自动化标注。这一过程的省去了大量需要对新数据集的手动拉框工作,同时也在不断反哺此模型算法,帮助提升性能。
首先摄像机采用的是可见光高清摄像机,具备1920*1080的分辨率,系统视场31.11°×17.8°,其中搜索视场15.8°×15.8°(1080P像素)。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板,之所以采用这块板卡,一方面得益于其低功耗、微型外观的设计,非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景;另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力,在国产化方面也十分完整,安全性十足。两者结合,就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能够达到≥50Hz的跟踪帧率,≥25Hz的检测帧率,实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施,通过一个“小小的”“智慧眼”的加入,便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展,“机器狼”的形态将会不断进步,满足更多多样化需求。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。

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图工具,将点连接起来形成一个封闭的多边形。标注的难度取决于被标注物体的复杂程度,相较于矩形框标注更加费时费力,如果遇到大量待标注目标,则极大地影响工作效率。慧视AI板卡可以用于大型公共停车场。工业目标跟踪功效
慧视RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。宁夏目标跟踪多少钱
此前,九号电动车的自平衡技术一次次刷新人们的认知,而其中一款探索版车型,甚至加入了智能摄像头,能够识别行人、障碍物,自动规划行驶路线,达成自动驾驶的目的。很多人好奇这种怎么做到的,其实很简单,车辆内部摄像头安装了具备图像处理的传感器。这种传感器就是图像处理板,这类AI板卡在目标识别算法的赋能下,就能够对视野范围的物体进行AI分类识别,从而帮助车辆进行避障。像成都慧视开发的高性能AI图像处理板Viztra-HE030,采用的是RK3588开发而成,凭借其工业级的性能,6.0TOPS的算力,就能够在车辆行驶过程中的复杂环境下进行周边环境的快速AI识别分类。当然,算法的能力也十分关键,由于车辆行驶环境的不断变化,算法面临的识别画面也不断变化,如何精细的进行识别,关系到车辆的行驶安全。宁夏目标跟踪多少钱