序列图像的差异通常是运动目标检测和跟踪的出发点,认为目标的运动是图像差异的根本原因。但是,这是建立在背景本身不运动的前提下的。因此,在许多跟踪系统中,比如车载,由于车的振动导致传感器位置的变化,表现在图像上就是背景的运动,因此在做差图像和背景自动更新之前,都必须先经过配准,即让所有图像在都同一个坐标...
随着技术的进步,基于图像的人工智能分析开始应用到人们生活的方方面面,传统的硬件开发平台一般是基于FPGA加DSP,这种平台架构已经持续了很长时间,这种方式因为开发时间早、接口丰富、参与人员多满足了一些行业相对简单的场景需求,但是随着AI技术的持续发展,日益增长的市场需求对目标的自主检测及识别跟踪要求也越来越高,需要分析的场景也越来越复杂,原有的DSP+FPGA硬件平台已经越来越难以满足一些行业的需求。慧视光电自研多平台嵌入式开发框架,此框架支持多种硬件平台的开发,目前团队所有的嵌入式应用软件开发都基于此框架开,随着多个产品的研发,框架中积累了大量与硬件平台,图像处理,算法优化,视频输入输出,硬件加速等相关的基础软件组件,通过这些组件的复用,能极大提高软件开发效率和质量。同时,应用开发过程也会不断完善和优化此框架,将来这个框架本身连同硬件模块也可作为公司的产品,提供给客户使用。成都RK3399智能跟踪板提供商。黑龙江可靠目标跟踪
森林火灾是世界性林业重要灾害之一,具有突发性,灾害的发生的随机性,在较短的时间内能造成较大的损失的特点,每年都有一定数量的发生,造成林业资源的重大损失和全球性环境污染。一旦有火灾发生,就必须以极快的速度采取扑救措施,扑救是否及时,决策是否得当,重要原因都取决于对林火行为的发现是否及时,分析是否准确合理,决策措施是否得当。如何实现森林防火工作的规范化、科学化、信息化,真正做到早发现、早解决火灾隐情,排除森林火灾隐情。慧视光电的“慧眼”双光监测设备,基于AI识别技术开发,识别烟雾+明火,实时报警.。可以实现森林防火区24小时监测,可以获取山火,焚烧秸秆,烧纸等威胁线路安全的山火事件一旦发生山火灾情,便可及时发出报警,以便及时扑灭山火。如何目标跟踪功能振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。

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。
近年来,随着人工智能的发展,无人机的使用呈现出飞速增长,而无人机对目标的自主检测、自主跟踪是极具难度的研究方向之一,这与智慧交通、智慧仓库、智能电力电缆巡检、重要设施的监测等应用密切相关。吊舱是无人机的重要组成部分,而光电吊舱一般由可见光(或者红外)、图像处理板、伺服等部分组成,图像处理板通过前端的图像对目标进行检测并根据需要对目标进行跟踪,同时可能按照具体需要输出目标的坐标数据等信息,因此图像处理板成为了光电吊舱的重要部件之一,起到关键的链接、数据处理的作用。早期光电吊舱因为体积大、重量重、成本高,主要应用在较大的飞机上,尤其作战的飞机。随着民品无人机的发展,大多数四旋翼机的起飞重量小于15公斤,导致了机载设备的有效载荷和电池续航能力非常有限。在这种情况下,如何降低功耗、减少体积同时又不降低性能成为小型无人机的研究热点。慧视光电响应行业需求,经过技术的不断迭代更新,推出了全国产化的RV1126处理板,该处理板支持基于深度学习的目标检测算法(人、车以及特定目标)、支持SDI高清/标清视频输出、支持叠加OSD信息,重量只有5g,直径*37mm,基本达到了尺寸的要求。慧视RK3399图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。

雷达目标识别技术开始于50年代末期,美国人用单脉冲雷达跟踪并记录了苏联发射的第二颗人造地球卫星的回波,通过对回波信号的分析,确认卫星上装有角反射器。现代防空雷达已具有辨认少数典型飞机机型的能力。反弹道导弹防御雷达(见目标截获和识别雷达)能从洲际导弹的碎块和少量诱饵中识别出真弹头。在空间探测中,对月球和金星表面的地形测绘和电磁物理特性参数测量,以及判定卫星发射后太阳电池翼是否打开等,都能应用目标识别技术。在地球遥感方面,微波遥感仪器可以测定潮汐、海冰厚度和海面风速;可以对农作物分类辨识,并作长势检查和产量估计;还可以勘探矿藏和石油等地球资源。目标识别技术已广泛应用于国民经济、空间技术和等领域。慧视RK3588板卡可以用于大型公共停车场。江西目标跟踪价格信息
图像识别跟踪在边海防领域应用前景广阔!黑龙江可靠目标跟踪
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。黑龙江可靠目标跟踪
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