目标检测基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,陶瓷,薄膜,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 加工定制
目标检测企业商机

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RK3399PRO图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。宁夏低压线目标检测经验丰富

目标检测

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。海南电力应急目标检测销售厂家成都RK3399智能处理板提供商。

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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。

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。AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。

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随着我国社会经济的快速发展,航运这种便捷、低成本的运输方式在运输业结构占比不断提升,内河航运、沿海航运和远洋航运的船舶交通量越来越高;同时,随着社会大众对生活品质的追求,涉及船舶的水(海)上旅游业发展也是方兴未艾。船舶交通量的提高,导致水上航行安全问题的防治难度提升、监管压力增大,对船舶运营方、监管部门的船舶安全监控、航道安全监管提出了新的挑战。慧视光电“慧眼”双光视频监控设备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,可在船载监控中心实现对内部重要部位和外部环境各个场景的监控,同时通过人工提供待锁定目标的位置坐标和尺寸信息,基于选定的一路视频,完成目标的锁定动作;在锁定状态下,能够实时输出相对光轴的目标视线角信息,对锁定的目标能进行实时跟踪。目标检测监控预警系统是防溺水技防手段中应用比较广的。海南视频目标检测经验丰富

慧视光电开发的慧视AI图像处理板,采用了国产高性能CPU。宁夏低压线目标检测经验丰富

无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中,通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别,为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础,这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂,基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展,采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征,经过一段时间的正确驾驶过程,便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能,无需再通过感知具体的路况和各种目标,大幅提升了辅助驾驶算法的性能。宁夏低压线目标检测经验丰富

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