遼寧低壓線目標跟蹤

近年來，我國多地智慧城市建設(shè)取得較好的成效，諸多創(chuàng)新技術(shù)和解決方案得到廣泛應(yīng)用。而在智慧停車方面，許多公共場所也開始逐步落地應(yīng)用。一車一桿的系統(tǒng)，智能識別進出入車輛，控制車輛進出入，統(tǒng)計車位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱，該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設(shè)備于一體，其中圖像處理板內(nèi)置車牌識別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別，并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優(yōu)化管理?；垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。遼寧低壓線目標跟蹤

此前，九號電動車的自平衡技術(shù)一次次刷新人們的認知，而其中一款探索版車型，甚至加入了智能攝像頭，能夠識別行人、障礙物，自動規(guī)劃行駛路線，達成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的，其實很簡單，車輛內(nèi)部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板，這類AI板卡在目標識別算法的賦能下，就能夠?qū)σ曇胺秶奈矬w進行AI分類識別，從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，采用的是RK3588開發(fā)而成，憑借其工業(yè)級的性能，6.0TOPS的算力，就能夠在車輛行駛過程中的復雜環(huán)境下進行周邊環(huán)境的快速AI識別分類。當然，算法的能力也十分關(guān)鍵，由于車輛行駛環(huán)境的不斷變化，算法面臨的識別畫面也不斷變化，如何精細的進行識別，關(guān)系到車輛的行駛安全。比較好的目標跟蹤有什么Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。

視頻自動跟蹤系統(tǒng)，一般都是用在露天的、較大地域范圍的監(jiān)控系統(tǒng)中，且邊跟蹤邊錄像。在自動跟蹤系統(tǒng)的發(fā)展上，jun用上的視頻自動跟蹤、毫米波雷達跟蹤以及激光雷達跟蹤等是比較成熟的；非jun用領(lǐng)域，存在一些固定畫面、攝像機從不運動的的目標檢測與跟蹤系統(tǒng)；基于帶紅外線的、常用在演播室或者會議室的、很近距離的跟蹤系統(tǒng)，目前主要局限于簡單背景(如室內(nèi)環(huán)境下)、大目標(即目標在視頻圖像中占較大區(qū)域)，而且一般無法實現(xiàn)控制攝像機轉(zhuǎn)動來對目標進行跟蹤。

差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動目標檢測方法，有其合理性，因為運動能夠?qū)е聢D像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系，或當前圖像與背景圖像之間的關(guān)系，尤其是圖像差的關(guān)系，能較好地體現(xiàn)出運動所帶來的變化。復雜背景下的運動目標檢測和跟蹤由于有良好的應(yīng)用前景，成為當前研究的一個熱點。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點是監(jiān)控移動的目標，它們或是非法侵入，或是通過關(guān)鍵的場景，總之是移動才帶來了對它們實施監(jiān)控的可能。因此尋找移動的目標是圖像監(jiān)控的關(guān)鍵。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。

這個過程中，采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野，并且針對許多人無法到達的地方，還能夠快速抵近觀察，防止驚擾。此外，更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡，這時候無人機就是一個智慧眼，它能夠在算法的輔助下，對野豬等動物進行AI搜尋，并且具備目標鎖定功能。當無人機發(fā)現(xiàn)疑似目標就可以抵近觀察，一旦確認目標就能夠立即鎖定跟蹤，這樣，地面圍剿人員就可以快速像區(qū)域靠攏，對野豬進行逮捕驅(qū)逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板來實現(xiàn)，這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，算力能夠達到6.0TOPS，處理村落、樹林等復雜環(huán)境不在話下。同時，針對于野生動物目標識別算法的AI訓練，成都慧視還可以提供專門的AI訓練平臺SpeedDP，通過大量的模型訓練實現(xiàn)AI自動圖像標注，進而幫助提升算法識別性能?；垡昍K3399板卡可以用于大型公共停車場。河南哪些目標跟蹤

慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。遼寧低壓線目標跟蹤

目標跟蹤算法具有不同的分類標準，可根據(jù)檢測圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運動場景對象分為靜止背景目標跟蹤和運動背景下的目標跟蹤。由于基于區(qū)域的目標跟蹤算法用的是目標的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當目標未被遮擋時，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定，對于跟蹤小目標效果很好，可信度高。但是在灰度級的圖像上進行匹配和全圖搜索，計算量較大，非常費時間，所以在實際應(yīng)用中實用性不強；其次，算法要求目標不能有太大的遮擋及其形變，否則會導致匹配精度下降，造成運動目標的丟失。遼寧低壓線目標跟蹤