成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
成都慧视光电技术有限公司的RV1126图像处理板采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。半径18.5mm,厚度4mm,功耗小于6W。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。可广泛应用于体积要求较高的场景。视频输入:可接收MIPICSI/LVDS/SubLVDS视频输入信号,预设I2C配置接口。视频输出:用GS2972芯片将BT.1120信号转换成SDI信号,支持SDI高清视频输出。应用场景:该产品可广泛应用于体积要求较高的场景,以及机载吊舱、车载辅助、边海防监控、森林防火、电站检测、智能周界等。浅析AI图像视频类智能分析芯片的选择!福建视频目标检测
成都慧视光电技术有限公司技术团队长期从事智能图像处理技术与产品的研究工作,在深度学习、目标检测、目标跟踪识别和图像认知等领域积累大量相关技术基础,进行相关产品的预研开发,并在关键技术上不断关注学习全球前沿技术发展,结合所专注的产品领域,持续改进、不断创新。研发的相关软件应用于轨道交通、船舶防撞、电力运维、边海防周界等各个领域,且取得应用方的一致认可。搭载算法的处理板也大量用于安防监控、工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。青海网络目标检测市场报价图像识别模块在边海防领域应用前景广阔!

目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支,其利用视频或图像序列的上下文信息,对目标的外观和运动信息进行建模,从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。目标跟踪融合了图像处理、机器学习、比较好化等多个领域的理论和算法,是完成更高层级的图像理解(如目标行为识别)任务的前提和基础。随着计算机处理能力的飞速提升,各种基于目标跟踪的民用和***系统纷纷落地,广泛应用于智能视频监控、智能人机交互、智能交通、视觉导航、无人驾驶、无人自主飞行、战场态势侦察等领域。并结合多传感器技术,提高了对城市的主动监视和对战场的态势感知能力。能够实现多目标跟踪并完成对目标行为的异常检测。开发出了能在复杂场景下的行人跟踪和行为理解,以及可用于监测、引导交通流量并实现异常预警的公共交通管理系统。
在无人机应用方面,目标跟踪技术可以作为无人机视觉处理模块,实现对需要拍摄的目标进行持续跟踪,使焦点始终保持在目标上,从而达到更好的拍摄效果。目前,基于深度学习的视觉跟踪技术已经成为无人机视觉跟踪中重要的技术组成部分。成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品,全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法,能够有效的应对无人机的迫切需求。慧视RV1126图像跟踪板支持目标检测识别目标(人、车)。

为认真落实城市“智慧化”建设要求,加速推进智慧港口建设,逐步构建智慧港口建设体系,实现全过程、全区域、全要素智慧化提能增效。慧视光电利用物联网、云计算和AI技术,不断探索基于数字化的适合企业自身实情的解决方案,按下智慧港口建设的“快进键”。通过AI赋能,针对港口安防监控,慧视光电成功研发“慧眼”双光相机,采用平行双光路光学设计。产品可同时采集可见光和红外两路模拟视频数据,并基于采集到的实时视频流,实现目标锁定、目标跟踪功能。目标锁定与跟踪状态下,产品可在输出视频图像的同时,输出目标相对与产品光轴的实时视线角信息(方位、俯仰)。实现港口智慧化管理,提升管理效率,降低人工成本。慧视光电推出全国产化RV1126处理板。福建视频目标检测
AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。福建视频目标检测
近年来,伴随着大数据时代的来临,深度学习在计算机视觉的许多问题,如图像识别、人脸识别、目标检测领域都取得了巨大成功,与传统的目标检测算法相比,深度学习算法具有更好的表达能力、更高的准确性,深度神经网络在模型架构和学习过程上与人类认识和感知世界的神经系统类似。目标检测和识别现在是视觉方向热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象。近几年,业内出现了各种各样的检测框架,不断刷新各种性能指标,然而受限于工业应用的性能与成本要求,效率-精度平衡的检测框架成为了优先。团队在该方向进行了一系列的优化设计,创建了全新的移动端实时检测框架,与其他流行的检测框架相比,该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡,基于选用的硬件平台,可以实现性能优良的移动端实时物体检测。福建视频目标检测
成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明...
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