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

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。成都慧视的跟踪版是国产化的!海南省时省力目标跟踪

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成都慧视光电技术有限公司的RK3399处理板是采用的国内AI智能开发板OrangePI4,植入慧视光电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,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。双光测温组件是基于RK3399图像处理板,推出的一款用于高温人群体温筛查的组件产品。基于该组件,可快速展开各类用户终端产品的集成设计。其中可见光模组和红外测温模组,分别通过配套提供的FFC软排线与RK3399图像处理板连接。哪些目标跟踪生产企业Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。

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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。

成都慧视光电技术有限公司的RK3399Pro处理板是采用国内AI智能芯片基础上自主研发的智能算法图像处理板,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,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。支持二次开发,方便客户快速集成。慧眼智能图像处理板是慧视光电在国内AI智能芯片基础上,自主研发的具有智能图像算法的处理板,可实时实现对目标的自主检测、识别、跟踪或者人为的锁定、跟踪,是目前国内少数能够提供稳定成熟的国产化智能图像处理平台的单位之一。该产品是在RK3399pro图像处理板的基础上,加入一块视频接口扩展板组成,图像处理板与扩展板之间通过1对1线束连接,从而提供更多的输入视频接口选择。全国产化的跟踪板卡哪个公司做的可以?

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吊舱是指安装有某机载设备或武器,并吊挂在机身或机翼下的流线型短舱段。可固定安装(如发动机吊舱),也可脱卸(如武器吊舱)。加装吊舱可以使飞机拥有其本身所不具备的功能,例如边海防巡检。吊舱适用于防护等级要求较高的环境,集成高清可见光摄像机合红外热像仪模块配套通用图像处理系统,吊舱可实现目标锁定,红外测温等附加功能。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智能处理板,因为其强大的硬件平台叠加基于行为的重要算法,能够有效的应对边防海岸线的迫切需求。并且可以实现目标识别及跟踪的广度、精度更高,预测性更精细。慧视RV1126图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。广东目标跟踪技术

RK3399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。海南省时省力目标跟踪

随着城市规模的不断扩大与城市空间管理复杂性的持续提升,我国城市管理的方式方法也一直处在逐步演变的过程。以道路空间管理为例,我国城市大多经历了由早期的只靠少量人力对城市重点区域或位置进行人工监管发展至以交通信号灯、道路摄像头等设备为主的后台监控阶段,近年来部分经济实力较强且基础设施完备的大中型城市更是在传统的设备监控基础上,尝试将人工智能、物联网、大数据、云服务、5G等新一代信息技术引入到城市空间管理中,实现人、车、物的智能识别与轨迹追踪等智慧交通能力。海南省时省力目标跟踪

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跟踪任务与检测任务有着密切的关系。从输入输出的形式上来看,这两个任务是极为相似的。它们均以图片(或者视频帧)作为模型的输入,经过处理后,输出一堆目标物置的矩形框。它们之间比较大的区别体现在对“目标物体”的定义上。对于检测任务来说,目标物体属于预先定义好的某几个类别,如图1左图所示;而对于跟踪任务来说...

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