无人机的迅猛发展,使得无人机的反制技术也水涨船高,常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术,通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板,在算法的作用下,就具备无人机识别的功能,为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快,因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图...
很多跟踪方法都是对通用目标的跟踪,没有目标的类别先验。在实际应用中,还有一个重要的跟踪是特定物体的跟踪,比如人脸跟踪、手势跟踪和人体跟踪等。特定物体的跟踪与前面介绍的方法不同,它更多地依赖对物体训练特定的检测器。人脸跟踪由于它的明显特征,它的跟踪就主要由检测来实现,比如早期的Viola-Jones检测框架和当前利用深度学习的人脸检测或人脸特征点检测模型。手势跟踪在应用主要集中在跟踪特定的手型,比如跟踪手掌或者拳头。设定特定的手型可以方便地训练手掌或拳头的检测器。Viztra-LE034图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。国产目标跟踪工程
云台的旋转将直接改变摄像机的视野,因此对于云台的控制必须谨慎且准确。错误的控制会使目标从视野中消失,导致跟踪的失败。此外,如果云台的控制幅度过小,可能会达不到目标回到视野中心的目的,目标也同样极易丢失。相反如果在对目标运动速度有可靠估计的前提下,提前将目标移到视野中目标运动方向的另一侧,将为此后跟踪目标赢得更多的时间,能够提高跟踪的成功率。所以为了使对于云台的控制更为合理,应该对于不同的情况采取不同的控制策略。对于情况的划分主要取决于目标的可靠性和速度的稳定性。国产目标跟踪工程慧视AI图像处理板是高精度识别的板卡。

安全生产一直是发展过程中不变的话题。当前,我国建筑行业正处于高速发展阶段,不少建筑工地陆续开工,建筑行业安全也越发受到社会各界的关注。该行业以事故高发、危险系数高而闻名,建筑工人常常暴露于高处坠落、电气和化学危险以及涉及重型机械和车辆的环境中。一般情况下,工地开工都会对工人进行安全教育培训,并且设有安全监管人员,但纯人力监管,常常因为疏忽大意酿成悲剧。加入科技的力量如监控等设备来辅助人力监管是一个很好的补充,但是传统监控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案就应运而生。
传统意义上的根据视频的变化率报警,随着由于计算机的广泛应用和数字图像的发展,由于其设置的不灵活、虚警率高、不抗干扰及接口等方面的原因,正慢慢地面临淘汰;另外,在重要的场所,比如具有战略意义的油田油库,*仓库,重要的机密场所、办公地点,水利大坝等等,传统意义上的由人员操作控制键盘,锁定目标,控制云台的运动来跟踪目标的模式,由于存在监视范围大、人易疲劳和连续反应速度迟缓等方面的缺陷,这些领域对自动视频跟踪的需求日益迫切。成都慧视的跟踪版是国产化的吗?

用检测器模型去解决跟踪问题,遇到的比较大问题是训练数据不足。普通的检测任务中,因为检测物体的类别是已知的,可以收集大量数据来训练。例如 VOC、COCO 等检测数据集,都有着上万张图片用于训练。而如果我们将跟踪视为一个特殊的检测任务,检测物体的类别是由用户在首先帧的时候所指定的。这意味着能够用来训练的数据只是只是只有少数几张图片。这给检测器带来了很大的障碍。而慧视光电定制的目标跟踪算法可以有效的解决这个问题,通过AI自动图像标注平台SpeedDP的大量模型部署训练,能够有效解决数据训练不足的问题。目标跟踪监控预警系统是防溺水技防手段中应用比较广的。多系统适配目标跟踪有哪些
RK3399处理板如何实现目标的识别及跟踪?国产目标跟踪工程
在智慧农业领域可以分为人工干涉和无人值守2种。系统提供了良好的人机界面,用户可以通过系统的视频显示区观看摄像机摄制的现场视频,此时,用户可以人工通过系统提供的按钮以各种方式控制云台,即人工可以干涉监控的过程。系统在大部分情况下处于无人值守的工作状态,当监控中心的计算机系统收到外场设备的预警信号后,将自动向摄像机云台发出控制信号,控制摄像机将发生报警区域的图像锁定在监视器上,并同时按系统的设定调整好焦距,视野大小等。然后系统自动转入运动检测,检测当前区域是否有运动目标,如果有运动目标,则系统给出目标的一般性描述,提交给目标跟踪模块,对目标进行跟踪。在这过程中,系统将作日志,记录事故位置、时间等,同时对采集到的图像作硬盘录像。国产目标跟踪工程
无人机的迅猛发展,使得无人机的反制技术也水涨船高,常见的有电子干扰、无人机识别对抗等方式。后者采用图像识别技术,通过在无人机摄像头的基础上加装AI高性能图像处理板,在算法的作用下,就具备无人机识别的功能,为无人机对抗创造条件。由于无人机飞行速度极快,因此针对于这样环境下的AI识别需要“与众不同”的图...
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