云南目標(biāo)跟蹤功效

序列圖像的差異通常是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的出發(fā)點(diǎn)，認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)是圖像差異的根本原因。但是，這是建立在背景本身不運(yùn)動(dòng)的前提下的。因此，在許多跟蹤系統(tǒng)中，比如車(chē)載，由于車(chē)的振動(dòng)導(dǎo)致傳感器位置的變化，表現(xiàn)在圖像上就是背景的運(yùn)動(dòng)，因此在做差圖像和背景自動(dòng)更新之前，都必須先經(jīng)過(guò)配準(zhǔn)，即讓所有圖像在都同一個(gè)坐標(biāo)系之下，以消除背景的運(yùn)動(dòng)。在不同的應(yīng)用場(chǎng)合，配準(zhǔn)的方法多種多樣，比如當(dāng)兩個(gè)圖像之間只有平移變化時(shí)，計(jì)算出它們的平移量即可實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)；由于平移變化對(duì)圖像的相位信息影響較大，在頻率域利用相位相關(guān)可以實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)?；垡昍K3588圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。云南目標(biāo)跟蹤功效

目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和人機(jī)交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法需要多次掃描圖像，并使用復(fù)雜的特征提取和分類(lèi)器來(lái)識(shí)別目標(biāo)。然而，這些方法在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法。與傳統(tǒng)方法相比，YOLO算法采用了全新的思路和架構(gòu)。它將目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問(wèn)題，通過(guò)單次前向傳播即可同時(shí)預(yù)測(cè)圖像中多個(gè)目標(biāo)的位置和類(lèi)別。這使得YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性上具備了明顯優(yōu)勢(shì)。國(guó)產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤哪里買(mǎi)慧視微型雙光吊艙非常適用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。

無(wú)人機(jī)只需要從基地起飛，就能夠?qū)χ付▍^(qū)域進(jìn)行巡檢，智能攝像頭能夠自動(dòng)問(wèn)診地面，識(shí)別護(hù)欄錯(cuò)位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車(chē)流異常等問(wèn)題，然后標(biāo)記位置。而控制中心能夠?qū)崟r(shí)查看前方畫(huà)面，接收無(wú)人機(jī)回傳的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行診斷分析，整個(gè)過(guò)程無(wú)需過(guò)多的人工干預(yù)。這種無(wú)人機(jī)智能問(wèn)診，是通過(guò)向無(wú)人機(jī)植入高性能的AI圖像處理板以及定制專(zhuān)門(mén)的目標(biāo)識(shí)別算法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無(wú)人機(jī)智能化領(lǐng)域。這塊板卡外形呈圓形設(shè)計(jì)，尺寸為ф38*12mm，功率不超過(guò)4W，整體呈現(xiàn)功耗低、尺寸小的特點(diǎn)。用在緊湊型的無(wú)人機(jī)當(dāng)中也不會(huì)因?yàn)榭臻g問(wèn)題而苦惱，并且不會(huì)過(guò)多消耗無(wú)人機(jī)的續(xù)航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識(shí)別領(lǐng)域十分合適。

人工智能起源于上個(gè)世紀(jì)五十年代，被譽(yù)為新時(shí)代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展，為了使得計(jì)算機(jī)可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實(shí)世界的能力，六十年代初，人工智能衍生出了一個(gè)重要的分支，計(jì)算機(jī)視覺(jué)。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究過(guò)程中，學(xué)者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標(biāo)在視頻中的某一幀狀態(tài)來(lái)估計(jì)其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”，一個(gè)新的學(xué)科——目標(biāo)跟蹤應(yīng)運(yùn)而生。目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支，在人機(jī)交互、安全監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、城市交通、軍領(lǐng)域、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用，其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域，并在接下來(lái)的視頻幀中對(duì)其進(jìn)行跟蹤慧視RV1126圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。

SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問(wèn)題，它是一個(gè)基于瑞芯微的深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開(kāi)發(fā)功能。平臺(tái)支持本地化服務(wù)器部署，高校、特殊單位等數(shù)據(jù)敏感的用戶(hù)無(wú)需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問(wèn)題。高校等單位可以通過(guò)模型訓(xùn)練和模型評(píng)估等功能，打造一個(gè)符合需求的AI模型，來(lái)幫助進(jìn)行海量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，這不僅將節(jié)約大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測(cè)識(shí)別能力。RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。無(wú)線目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片。云南目標(biāo)跟蹤功效

目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤這兩個(gè)任務(wù)有著密切的聯(lián)系。針對(duì)目標(biāo)跟蹤任務(wù)，微軟亞洲研究院提出了一種通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)來(lái)解決的新視角，采用簡(jiǎn)潔、統(tǒng)一而高效的“目標(biāo)檢測(cè)+小樣本學(xué)習(xí)”框架，在多個(gè)主流數(shù)據(jù)集上均取得了杰出性能。目標(biāo)跟蹤（Object tracking）與目標(biāo)檢測(cè)（Object detection）是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中兩個(gè)經(jīng)典的基礎(chǔ)任務(wù)。跟蹤任務(wù)需要由用戶(hù)指定跟蹤目標(biāo)，然后在視頻的每一幀中給出該目標(biāo)所在的位置，通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測(cè)任務(wù)旨在定位圖片中某幾類(lèi)物體的坐標(biāo)位置。對(duì)物體的檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤能夠有效地幫助機(jī)器理解圖片視頻的內(nèi)容，為后續(xù)的進(jìn)一步分析打下基礎(chǔ)。云南目標(biāo)跟蹤功效