YOLO单卷积神经网络在一次评价中直接从全图中预测多个boundingboxes和类概率,在全图上训练并直接优化检测性能,同时学习目标的泛化表示。然而,YOLO对边界框预测施加了严格的空间约束,限制了模型可以预测的相邻项目的数量。成群出现的小物件,如鸟类,对于此模型也同样有问题。fasterR-CN...
在无人机应用方面,目标跟踪技术可以作为无人机视觉处理模块,实现对需要拍摄的目标进行持续跟踪,使焦点始终保持在目标上,从而达到更好的拍摄效果。目前,基于深度学习的视觉跟踪技术已经成为无人机视觉跟踪中重要的技术组成部分。成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品,全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法,能够有效的应对无人机的迫切需求。慧视RK3588图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。甘肃目标跟踪经验丰富
成都慧视光电技术有限公司研发的“慧眼”双光相机,采用平行双光路光学设计。产品可同时采集可见光和红外两路模拟视频数据,并基于采集到的实时视频流,实现目标锁定、目标跟踪功能。目标锁定与跟踪状态下,产品可在输出视频图像的同时,输出目标相对与产品光轴的实时视线角信息(方位、俯仰),可实现监视、预警、跟踪等信息处理。可应用于海防监控、边境监控、航道监控、海岛监控、港口码头、海事安全、渔政执法、海域动态监控、生态环境保护、反恐高空瞭望等远距离昼夜监控场合。吉林目标跟踪产品全国产化智能处理板应用广阔。
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。
目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支,其利用视频或图像序列的上下文信息,对目标的外观和运动信息进行建模,从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。目标跟踪融合了图像处理、机器学习、比较好化等多个领域的理论和算法,是完成更高层级的图像理解(如目标行为识别)任务的前提和基础。随着计算机处理能力的飞速提升,各种基于目标跟踪的民用和***系统纷纷落地,广泛应用于智能视频监控、智能人机交互、智能交通、视觉导航、无人驾驶、无人自主飞行、战场态势侦察等领域。并结合多传感器技术,提高了对城市的主动监视和对战场的态势感知能力。能够实现多目标跟踪并完成对目标行为的异常检测。开发出了能在复杂场景下的行人跟踪和行为理解,以及可用于监测、引导交通流量并实现异常预警的公共交通管理系统。RV1126搭载AI智能算法,实现目标识别与跟踪。
成都慧视光电技术有限公司基于国内的ARMSOC芯片解决方案商瑞芯微处理器,面向嵌入式领域推出处理模块、显控主板、工控主板等硬件解决方案,主板支持Android、Linux操作系统,支持适配国产统信和麒麟操作系统。例如RK3399处理板采用标准3.5寸嵌入式主板规范,尺寸146mm*105mm,DC12V供电。主板具有功耗低、体积小、可快速产品化的特点,可应用于机器视觉、零售管理,车载网关,工业采集网关等嵌入式行业市场。可广泛应用于机载吊舱、车载辅助、边海防监控、森林防火、电流巡检、智能周界等领域。慧视微型双光吊舱能够实现昼夜成像。重庆目标跟踪要多少钱
无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作。甘肃目标跟踪经验丰富
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。甘肃目标跟踪经验丰富
YOLO单卷积神经网络在一次评价中直接从全图中预测多个boundingboxes和类概率,在全图上训练并直接优化检测性能,同时学习目标的泛化表示。然而,YOLO对边界框预测施加了严格的空间约束,限制了模型可以预测的相邻项目的数量。成群出现的小物件,如鸟类,对于此模型也同样有问题。fasterR-CN...
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