國產(chǎn)目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

從軟件的角度來看，整個視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數(shù)據(jù)庫，運動檢測，目標(biāo)跟蹤，報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點，是實現(xiàn)目標(biāo)檢測和跟蹤的關(guān)鍵，如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標(biāo)的檢測和跟蹤是緊密結(jié)合的。檢測是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標(biāo)的信息(如目標(biāo)的位置，大小，模式和速度估計等)，而跟蹤則是檢測的延續(xù)，實時利用檢測得到的知識去驗證目標(biāo)的存在?；垡昍K3588板卡可以用于大型公共停車場。國產(chǎn)目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過程中不變的話題。當(dāng)前，我國建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段，不少建筑工地陸續(xù)開工，建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會各界的關(guān)注。該行業(yè)以事故高發(fā)、危險系數(shù)高而聞名，建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學(xué)危險以及涉及重型機械和車輛的環(huán)境中。一般情況下，工地開工都會對工人進行安全教育培訓(xùn)，并且設(shè)有安全監(jiān)管人員，但純?nèi)肆ΡO(jiān)管，常常因為疏忽大意釀成悲劇。加入科技的力量如監(jiān)控等設(shè)備來輔助人力監(jiān)管是一個很好的補充，但是傳統(tǒng)監(jiān)控也需要人守在屏幕前，也具有不小的弊端。于是，慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案就應(yīng)運而生。省時省力目標(biāo)跟蹤型號Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片。

目標(biāo)檢測和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動駕駛和人機交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法需要多次掃描圖像，并使用復(fù)雜的特征提取和分類器來識別目標(biāo)。然而，這些方法在實時性和準(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)檢測問題轉(zhuǎn)化為一個回歸問題，通過單次前向傳播即可同時預(yù)測圖像中多個目標(biāo)的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性上具備了明顯優(yōu)勢。

在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，場景信息與目標(biāo)狀態(tài)的融合十分重要，首先，場景信息包含了豐富的環(huán)境上下文信息,對場景信息進行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗知識,降低復(fù)雜的背景環(huán)境以及場景中與目標(biāo)相似的物體的干擾;同樣地,對目標(biāo)的準(zhǔn)確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準(zhǔn)確性與魯棒性.總之,嘗試研究結(jié)合背景信息和前景目標(biāo)信息的分析方法,融合場景信息與目標(biāo)狀態(tài),將有助于提高算法的實用性能?；垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板，具備高性能、高精度的特點，能夠進行精確的目標(biāo)跟蹤。慧視AI算法是無人設(shè)備的“眼睛”。

SpeedDP作為一個服務(wù)型AI平臺，它能提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。平臺所需算法并不是固定的，使用者可以根據(jù)自身實際應(yīng)用場景進行AI算法的定制化開發(fā)，例如平臺經(jīng)過不斷的迭代，目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標(biāo)注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便，在圖像標(biāo)注領(lǐng)域其基本使用方法是：1.首先有一個比較好的預(yù)選模型2.用這個預(yù)選模型做自動標(biāo)注3.后期人工審核修正RK3399圖像處理板識別概率超過85%。電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤設(shè)備

工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。國產(chǎn)目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

然后在下一幀采集的圖像中對目標(biāo)對象進行特征提??；特征匹配的過程既是將提取出來的目標(biāo)對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進行匹配，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標(biāo)對象，實現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤。基于特征的跟蹤算法的優(yōu)點在于速度快、對運動目標(biāo)的尺度、形變和亮度等變化不敏感，能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性，所以該算法對于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感，如果目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn)，則部分特征點會消失，新的特征點會出現(xiàn)，因此需要對匹配模板進行更新。國產(chǎn)目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品