相关滤波的跟踪算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法,作者提出了一种基于循环矩阵的核跟踪方法,并且从数学上完美解决了密集采样(Dense Sampling)的问题,利用傅立叶变换快速实现了检测的过程。在训练分类器时,一般认为离目标位置较近的是正样本,而离目标较远的认为是负样本。回顾前面...
成都慧视光电技术有限公司的RV1126图像处理板采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。半径18.5mm,厚度4mm,功耗小于6W。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。可广泛应用于体积要求较高的场景。视频输入:可接收MIPICSI/LVDS/SubLVDS视频输入信号,预设I2C配置接口。视频输出:用GS2972芯片将BT.1120信号转换成SDI信号,支持SDI高清视频输出。应用场景:该产品可广泛应用于体积要求较高的场景,以及机载吊舱、车载辅助、边海防监控、森林防火、电站检测、智能周界等。RK3588处理板,智慧视觉应用开发板。移动目标跟踪好选择
我国幅员辽阔,为了便利运输,修建了漫长铁路线,铁路也成了我国人员流动的主要交通工具之一,深受百姓喜爱。我国也是一个地质灾害比较严重的国家,洪水、暴雨、泥石流、地震都会都对铁路线造成破坏,如何有效的保障铁路线路的安全运行、实时对铁路线路监控并对异常情况进行提前预警是铁路系统迫切需要解决的问题。为了响应相关行业的急切需求,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,能够有效的解决铁路线路的迫切需求,对铁路线路重要地段实时监控并对异常情况比如自然气候对铁路造成的损坏、人畜车违规侵入等等提前预警,从而保护铁路运输的安全。国产化目标跟踪经验丰富慧视RK3399PRO图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。
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。
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。AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。
AI智能图像分析作为人工智能的重要组成部分,随着人工智能的研究,也逐步被广泛应用于各种基于深度学习算法的应用领域中,比如无人驾驶、医疗系统等等。成都慧视光电技术有限公司为了满足行业的应用需求,在以国内智能芯片RK3399、RK3399Pro、RV1126的基础上推出了一系列自主研制的全国产化的图像处理板、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RK1126处理板等产品,支持基于深度学习算法的多种目标的实时检测,产品已广泛应用于监狱、看守所、校园安保、银行、边海防监控、园区周界等场景。图像识别跟踪可以在有些领域代替人员实现24小时不间断监测!国产目标跟踪推荐厂家
Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。移动目标跟踪好选择
为认真落实城市“智慧化”建设要求,加速推进智慧港口建设,逐步构建智慧港口建设体系,实现全过程、全区域、全要素智慧化提能增效。慧视光电利用物联网、云计算和AI技术,不断探索基于数字化的适合企业自身实情的解决方案,按下智慧港口建设的“快进键”。通过AI赋能,针对港口安防监控,慧视光电成功研发“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)。实现港口智慧化管理,提升管理效率,降低人工成本。移动目标跟踪好选择
相关滤波的跟踪算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法,作者提出了一种基于循环矩阵的核跟踪方法,并且从数学上完美解决了密集采样(Dense Sampling)的问题,利用傅立叶变换快速实现了检测的过程。在训练分类器时,一般认为离目标位置较近的是正样本,而离目标较远的认为是负样本。回顾前面...
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