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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。浅析AI图像视频类智能分析芯片的选择。河南RV1126处理板图像识别模块国产化芯片
传统的监控系统需要依靠人对得到的监控视频进行分析,耗时耗力。智能监控系统可以通过目标跟踪、识别等技术自动实现对目标场景的分析和异常检测。随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展,智能视频分析技术已经成为安防企业竞争的关键,相关技术已经达到非常高的精度。传统安防技术更多的是关注事后查证的有效性,但随着高清摄像机的普及,如何利用这些资源使设备“活”起来,已经成为越来越多安防企业发展的重点。有了视频分析,就可以及时发现视频中的异常情况,从而及时做出反应,减少损失。河南RV1126处理板图像识别模块国产化芯片智能化图像处理,自动化图像处理技术。

随着技术的进步,基于图像的人工智能分析开始应用到人们生活的方方面面,传统的硬件开发平台一般是基于FPGA加DSP,这种平台架构已经持续了很长时间,这种方式因为开发时间早、接口丰富、参与人员多满足了一些行业相对简单的场景需求,但是随着AI技术的持续发展,日益增长的市场需求对目标的自主检测及识别跟踪要求也越来越高,需要分析的场景也越来越复杂,原有的DSP+FPGA硬件平台已经越来越难以满足一些行业的需求。慧视光电自研多平台嵌入式开发框架,此框架支持多种硬件平台的开发,目前团队所有的嵌入式应用软件开发都基于此框架开,随着多个产品的研发,框架中积累了大量与硬件平台,图像处理,算法优化,视频输入输出,硬件加速等相关的基础软件组件,通过这些组件的复用,能极大提高软件开发效率和质量。同时,应用开发过程也会不断完善和优化此框架, 将来这个框架本身连同硬件模块也可作为公司的产品,提供给客户使用。
目标遮挡是导致跟踪失败的一个重要原因,也是实现长程目标跟踪的关键问题。跟踪任务从始至终都只跟踪一个目标,一旦目标被遮挡,则会极大程度上影响跟踪准确度,甚至导致跟踪失败。因此,当面临遮挡问题时,目标跟踪任务的要求更加严格。目前,目标遮挡可以分为两种情况:部分遮挡和完全遮挡。部分遮挡意味着在图像中还存在部分目标,可以通过对这部分的目标进行判断进而确定目标的位置;完全遮挡则是在图像中找不到目标,可能发生在有大的物体完全遮住了跟踪目标。慧视光电的图像处理板具有抗遮挡能力。成都RV1126智能处理板供应商。

成都慧视光电技术有限公司的RK3399Pro处理板是采用国内AI智能芯片基础上自主研发的智能算法图像**处理板,植入其自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。支持二次开发,方便客户快速集成。慧眼智能图像处理板是慧视光电在国内AI智能芯片基础上,自主研发的具有智能图像算法的处理板,可实时实现对目标的自主检测、识别、跟踪或者人为的锁定、跟踪,是目前国内少数能够提供稳定成熟的国产化智能图像处理平台的单位之一。该产品是在RK3399pro图像处理板的基础上,加入一块视频接口扩展板组成,图像处理板与扩展板之间通过1对1线束连接,从而提供更多的输入视频接口选择。全国产化电子元器件——智能处理板。四川轨迹图像识别模块器
AI智能算法助力森林防火!河南RV1126处理板图像识别模块国产化芯片
无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中,通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别,为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础,这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂,基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展,采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征,经过一段时间的正确驾驶过程,便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能,无需再通过感知具体的路况和各种目标,大幅提升了辅助驾驶算法的性能。河南RV1126处理板图像识别模块国产化芯片
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