目标跟踪基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,定制
  • 制作工艺
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 导体,磁性材料,定制
  • 材料晶体结构
  • 定制
  • 加工定制
目标跟踪企业商机

智慧城市时代,城市拥有的数据资源越来越多,如何将海量数据资源有效利用并用于提升城市管理能力和管理效率是城市管理者所关注的。而对城市数据资源的有效利用和共享与中台思想不谋而合,因此未来中台将是城市空间管理的有效方法。就中台而言:部分更底层的、通用性强的、可复用的组件或模块可以完全确定,将其封装后可插拔重复使用且具有一定通用性,即形成了标准化产品;其他部分功能则需要根据实际应用场景与需求进行定制化。故就未来而言,未来城市管理平台系统将趋于产品化和服务化,并融合在业务中。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。慧视RK3399板卡可以用于大型公共停车场。河南质量目标跟踪

目标跟踪

目前的跟踪算法分为两大研究方向:相关滤波和深度学习,其中基于相关滤波的方法在实时性方面有明显的优势,而基于深度学习的方法在跟踪准确性和鲁棒性方面优势较高。慧视光电团队针对实际应用过程中情况,尤其是在相机抖动、目标遮挡、变形和环境干扰的情况下,结合硬件平台性能,对相关滤波和神经网络进行优化设计,可获得更佳的跟踪效果。针对红外弱小目标,常用的模板类方法因提取不到有效的目标特征,在受到大量背景信息的干扰下,会出现跟踪失效情况。慧视光电团队以点跟踪技术为主体,结合模板类跟踪方法去除相机抖动干扰,再加入对目标的运动预测,研发了一种性能优异的红外弱小目标跟踪技术,在反无人机、远距离目标弹窗等领域得到的良好的应用。人防目标跟踪性价比慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案能够实现安全生产。

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AI智能图像分析作为人工智能的重要组成部分,随着人工智能的研究,也逐步被广泛应用于各种基于深度学习算法的应用领域中,比如无人驾驶、医疗系统等等。成都慧视光电技术有限公司为了满足行业的应用需求,在以国内智能芯片RK3399、RK3399Pro、RV1126的基础上推出了一系列自主研制的全国产化的图像处理板、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RK1126处理板等产品,支持基于深度学习算法的多种目标的实时检测,产品已广泛应用于监狱、看守所、校园安保、银行、边海防监控、园区周界等场景。

近年来,伴随着大数据时代的来临,深度学习在计算机视觉的许多问题,如图像识别、人脸识别、目标检测领域都取得了巨大成功,与传统的目标检测算法相比,深度学习算法具有更好的表达能力、更高的准确性,深度神经网络在模型架构和学习过程上与人类认识和感知世界的神经系统类似。目标检测和识别现在是视觉方向热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象。近几年,业内出现了各种各样的检测框架,不断刷新各种性能指标,然而受限于工业应用的性能与成本要求,效率-精度平衡的检测框架成为了优先。团队在该方向进行了一系列的优化设计,创建了全新的移动端实时检测框架,与其他流行的检测框架相比,该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡,基于选用的硬件平台,可以实现性能优良的移动端实时物体检测。慧视RV1126板卡可以用于大型公共停车场。

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中台的概念出自于互联网领域,中台即是数字能力共享平台,是平台的平台。城市管理者可通过建立城市空间管理中台,实现城市数据资产的统一管理。以人工智能技术为主的AI中台还能够较好的解决城市空间管理面临的数据“深度”使用的问题。AI中台是将深度学习、计算机视觉、知识图谱、自然语言理解等人工智能技术模块化、组件化、可插拔化并赋能于中台,将人工智能能力(包括硬件的计算能力、算法的训练能力、模型的部署能力、基础业务的展现能力)集约起来,与中台的数据资源紧密结合并封装为整体中台系统。慧视RV1126图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。福建目标跟踪哪里好

慧视AI图像处理板是高精度识别的板卡。河南质量目标跟踪

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。河南质量目标跟踪

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