目标检测与目标跟踪这两个任务有着密切的联系。针对目标跟踪任务,微软亚洲研究院提出了一种通过目标检测技术来解决的新视角,采用简洁、统一而高效的“目标检测+小样本学习”框架,在多个主流数据集上均取得了杰出性能。目标跟踪(Object tracking)与目标检测(Object detection)是计算...
面对城市治理中高度碎片化和多样性的治理场景,如城管业务中占道经营、乱扔乱倒、乱搭乱建、乱停乱放等现象,可借助开发平台的能力引擎,高效完成定制化算法的开发来辅助人工监管。诸如慧视光电此类企业,基于行业硬件设备,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智能处理板。由于每个地区所面临的城市治理问题兼具共通性和个性化,因此从方案设计成本及高效交付的角度来看,采用中台架构依旧是相当有实用性的建设思路。中台框架可以针对不同的场景灵活地调取适用的算法、边端硬件设备以及云端的SaaS服务,快速针对场景的变化进行方案的调整与适配,从而完成方案的复用,减少低效的重复建设。RK3588作为慧视光电开发的全国产化工业级板卡,具备高性能、高精度的优点。青海质量目标跟踪
慧视光电双光测温相机产品特点:1.业内先进自带图形化操作系统的测温产品,无需额外配套PC及测温软件。2.高性能ARM加持,新一代AI算法,实现更高效的体温筛查。3.部署简单,三分钟完成快速部署。4.支持鼠标操作,操作简单,可快速上手。5.出厂校验完善,零配置操作,上电即可使用。6.支持HDMI接口高清本地输出,支持RTSP网络视频流输出。7.出现高温目标时,音视频报警输出,报警阈值、报警音量及时长均可配置。8.智能测温技术:通过基于图像的额头检测算法,实时检测额头区域进行测温,避免现场其他高温辐射源干扰,大幅度降低误报率;大数据测温补偿算法,进一步提高筛查灵敏度。应用场景:双光测温相机主要用于体温筛查。该产品可安装在医院、学校、园区、写字楼、商业中心广场、港口、无人值守基站、电力设施、博物馆、银行、仓库、油田、设施等安保场所的出入口。黑龙江如何目标跟踪RV1126搭载AI智能算法,实现目标识别与跟踪。
传统的工地,基本是靠人在监督、管理,监督管理人员一旦监督不到位就会出现纰漏,引发事故隐患,因此管理人员和施工人员、管理人员和项目之间不能实时有效的沟通,导致管理人员难以管理项目和施工人员的工作情况,造成项目进度慢、人员安全难管控的问题。而智慧工地的建立可以有效的对工地进行管理。下面我们重点介绍AI算法在智慧工地中起到的作用。1.安全帽监控:可以通过对监控视频的图像处理,有效的实时监控施工人员是否配带安全帽,如果没有佩戴,那么会对相关人员进行框选,然后在后台报警。2.安全作业监控:可以通过对监控视频的图像处理,对违规区域作业进行有效监督。3.物资监控与防盗:可以对进入设定的监控区域内的可疑人员进行有效的提醒,从而起到有效监督物资。
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。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。
提到AI智能图像算法,自然而然会想到人工智能。人工智能萌芽期可以追溯到十七世纪,当时的巴斯卡和莱布尼茨萌生了智能机器的想法。到了十九世纪英国的数学家布尔和德国的摩尔根提出了思维定律可以称为人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计的“计算机器”,被认为是计算机硬件,也就是人工智能硬件的前身。电子计算机的发明,是人工智能称为可能。因为一战、二战原因,人工智能暂时处于了停滞期,到了20世纪60年代末,人工智能又迎来了新研究高潮,到了80年代90年代,人工智能进入发展的快车道,到了二十一世纪,人工智能取得了长足的进步,让我们的生产、生活方式产生了巨大的变化。智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析,实现降本增效。多系统适配目标跟踪批发价格
目标跟踪图像分析是人工智能的重要组成部分。青海质量目标跟踪
人工智能的三个技术关键点:硬件平台、软件功能算法、底层算法异构平台。硬件平台因为要支撑深度学习等大规模并行计算的需要,这就对AI芯片的CPU、GPU要求较高以做到更好的储备数据、加速计算过程,在做好AI芯片选型后,只需要结合市场的需求做好电气接口即可。软件应用算法随着技术的积累,大部分厂家基本掌握了应用层面的算能,提升空间短期内不会出现大的跳跃。底层软件异构平台承载着硬件的选型、应用软件的算能,异构平台设计的优劣直接影响着硬件的设计水平及算能的实现能力。目前很多厂商采取使用公用软件平台,快速的实现软件功能,在AI芯片更新或者替换时,需要重新设计开发,消耗大量的人力、物力、时间。青海质量目标跟踪
目标检测与目标跟踪这两个任务有着密切的联系。针对目标跟踪任务,微软亚洲研究院提出了一种通过目标检测技术来解决的新视角,采用简洁、统一而高效的“目标检测+小样本学习”框架,在多个主流数据集上均取得了杰出性能。目标跟踪(Object tracking)与目标检测(Object detection)是计算...
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