贵州光纤数据目标检测产品

长时间一直进行这样的图像标注工作，那无疑是枯燥而乏味的，手酸不说，更多的是精神上的折磨，进而效率大打折扣。但这又是算法提升的必要途径，无法跳过，当项目紧急时，甚至需要多人加班加点赶进度。这样的痛苦现状急需改变！慧视光电的算法工程师为了提高这一的效率，开发了一个深度学习算法开发平台SpeedDP。它的基本逻辑是基于一个手动标注一定量的数据集进行训练，形成一个可用的预选模型（如果已有模型可以直接使用），然后训练一定阶段后，可以评估此模型的能力，如果能够满足使用就可以对相同目标的新数据集（未进行任何标注）进行AI自动化标注。这一过程的省去了大量需要对新数据集的手动拉框工作，同时也在不断反哺此模型算法，帮助提升性能。无人机AI检测能够比人更快发现火源。贵州光纤数据目标检测产品

而要实现这些功能，无人机就需要搭载光电吊舱。慧视光电开发的VIZ-100T三轴三光目标定位吊舱将10倍光学变倍可见光相机，640×512高分辨率红外相机，测程1.2km半导体激光测距机集于一体，能够远距离高倍变焦实现管线巡检时高清成像，在夜晚，专业高灵敏度的红外热成像传感器，也能实现夜间目标细微可察，温度检测直观精细。在环境复杂恶劣的条件下，吊舱还能通过三轴高稳定精度平台框架实现高精度惯性稳定，360°连续无遮挡，精细测距。贵州人防目标检测型号小目标检测可以选成都慧视开发的图像处理板。

多目标跟踪是指在连续的图像中，通过目标检测算法识别出每一帧中的目标，并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化，而且还会有目标出现和消失的情况，再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况（例如无人机高空检测），就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标，所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此，成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是：1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述，利用深度学习提取更高级别的语义特征，这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型，在算法中加入对摄像头运动的估计，通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略，设计更灵活的数据关联算法，允许更大的距离阈值来匹配候选目标。

瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列，成为了各领域研究开发的优先，它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能，具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言，将RK3588作为课题进行研究开发，是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中，算法的能力就十分重要，如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标，可以利用AI的深度学习能力，让AI不断学习这些目标的特征，从而达到精细识别的能力。这个过程，可以通过大量的数据标注，来训练AI。但大量待标注工作，常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注，将会耗费大量时间精力，让成本不可控。FPV检测识别可以搭载成都慧视开发的RK3399pro图像处理板。

随着无人机巡检模式的应用，搭载吊舱的无人机可以实现对管道沿线的宏观监测，对管道本身可实现重点、微观监测。这些无人机吊舱可以内置高性能的AI图像处理板，能够对管线进行细致的目标识别检测，这样工作的效率是人工远不能及的。通常情况下，几十几百公里的管线由人工巡检需要几十天，交给无人机则能够在几天的时间就完成。并且无人机机动灵活的特点还能够去到人工无法到达的区域，减少安全隐患，特别是西部山区和西北沙漠隔壁等环境中，无人机拥有不可小觑的优势。自动驾驶需要不断检测周边环境。新疆快速目标检测经验丰富

自动化领域急需检测识别技术。贵州光纤数据目标检测产品

成都慧视光电技术有限公司开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030图像处理板能够在算法的支持下，对高速公路上的车辆进行检测识别，对个别车辆进行指定安全跟踪和检测，这将有助于有关部门进行测速和安全驾驶的管理侦查。通过实时数据的采集分析，还能够找出高速拥堵源头，为交通疏导提供精细信息，为提升整条道路的通行效率提供帮助。在夜间，图像处理板也可以和红外相机有机结合，实现AI检测识别的功能。24小时工作能力也为全天时的交通管理提供技术支撑。贵州光纤数据目标检测产品