信息化目標(biāo)跟蹤好選擇

在深度學(xué)習(xí)中，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune），即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時候（只有個位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預(yù)訓(xùn)練過后，在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程：盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂，但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，機(jī)器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體?；垡昍V1126圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)（人、車）。信息化目標(biāo)跟蹤好選擇

eVTOL是指電動垂直起降飛行器，大力開展eVTOL試點，是對低空經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)動力注入，而無人機(jī)正是這一領(lǐng)域的關(guān)鍵選擇之一。無人機(jī)在低空經(jīng)濟(jì)中扮演者重要角色，隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷增多，未來無人機(jī)的數(shù)量將呈式增長，屆時eVTOL起降中心將聚集眾多各式各樣的無人機(jī)，如何高效有序的讓無人機(jī)彼此工作而不互相干擾是行業(yè)值得思考的一件事。當(dāng)許多無人機(jī)需要同時起飛執(zhí)行不同的任務(wù)時，如果操控不當(dāng)，或者收到外力影響，就容易出現(xiàn)事故，而人為的反應(yīng)畢竟有延后，不可能做到完全的補(bǔ)救操作，因此無人機(jī)自身的規(guī)避措施建設(shè)一樣重要。江蘇目標(biāo)跟蹤RV1126圖像處理板識別概率超過85%。

目標(biāo)識別算法是一種深度學(xué)習(xí)算法，其聰明程度需要我們不斷訓(xùn)練，這就得益于大量的圖像標(biāo)注，通過對車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標(biāo)注，能夠讓AI更加聰明，標(biāo)注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標(biāo)注跟工作顯然會耗費(fèi)大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學(xué)習(xí)AI算法訓(xùn)練開發(fā)平臺，他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓(xùn)練一個算法模型，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標(biāo)注，以此反復(fù)，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時間。

識別算法的性能提升依靠大量的圖像標(biāo)注，傳統(tǒng)模式下，需要人工對同一識別目標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對于算法的提升越有幫助，常規(guī)情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達(dá)兩三百張畫面需要標(biāo)注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標(biāo)注的幀畫面將會更多。小編曾試過標(biāo)注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標(biāo)注的畫面竟然多達(dá)5000多張，當(dāng)我標(biāo)注到500張的時候，整個人都已經(jīng)麻木，并且出現(xiàn)情緒波動，望著剩下的4500多張待標(biāo)注畫面，看著都頭皮發(fā)麻，怎么都不想繼續(xù)了。無人機(jī)吊艙能夠通過定制算法和精細(xì)定位技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)藥精細(xì)噴灑、農(nóng)作物精細(xì)拋糧等操作。

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能前列，成為了各領(lǐng)域研究開發(fā)的優(yōu)先，它能在諸多行業(yè)實現(xiàn)目標(biāo)檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發(fā)價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進(jìn)行研究開發(fā)，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現(xiàn)過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細(xì)的識別檢測例如人、車、船等目標(biāo)成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標(biāo)，可以利用AI的深度學(xué)習(xí)能力，讓AI不斷學(xué)習(xí)這些目標(biāo)的特征，從而達(dá)到精細(xì)識別的能力。這個過程，可以通過大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，來訓(xùn)練AI。但大量待標(biāo)注工作，常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標(biāo)注，將會耗費(fèi)大量時間精力，讓成本不可控。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。無源目標(biāo)跟蹤功能

目標(biāo)跟蹤監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)是防溺水技防手段中應(yīng)用比較廣的。信息化目標(biāo)跟蹤好選擇

利用圖像處理技術(shù)實現(xiàn)導(dǎo)彈的遠(yuǎn)程打擊是一項運(yùn)用了比較長時間的技術(shù)，相比于現(xiàn)代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機(jī)在軍備領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圖像處理的作用重新受到重視。遠(yuǎn)程打擊時，需要對整個彈的識別能力進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，不斷的訓(xùn)練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進(jìn)行大量反復(fù)的試驗訓(xùn)練，通過在導(dǎo)彈前端植入導(dǎo)引頭，給導(dǎo)彈裝上眼睛，可以實時記錄導(dǎo)彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數(shù)據(jù)采集到一起用于分析改進(jìn)。信息化目標(biāo)跟蹤好選擇