種比較常見(jiàn)的安防模式其實(shí)不難。在傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)z像頭的基礎(chǔ)上加裝AI圖像處理板就可以實(shí)現(xiàn)。例如，成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級(jí)芯片RK3588，強(qiáng)大的處理性能能夠提供6.0TOPS的算力，然后我司根據(jù)場(chǎng)館的應(yīng)用方向定制關(guān)...

而對(duì)于洪峰過(guò)境的地區(qū)，搭載吊艙的無(wú)人機(jī)能夠幫助開展雨前雨后水庫(kù)大壩、重點(diǎn)堤壩和山區(qū)道路險(xiǎn)情巡查，排除重大災(zāi)害隱患。針對(duì)受困地區(qū)的人，無(wú)人機(jī)還可以遠(yuǎn)距離投送救災(zāi)物資，通過(guò)遠(yuǎn)程喊話進(jìn)行安撫工作。慧視光電推出的VIZ-GT07D三軸雙光微型吊艙，是一款微型的三軸雙光...

而像背景稍微簡(jiǎn)單的地面人、車，湖面船舶的檢測(cè)，如果不是特殊需求，選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro，基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu)；CPU主頻1.8GH...

今年各地陸陸續(xù)續(xù)出現(xiàn)大范圍的強(qiáng)降雨，不少城市更是出現(xiàn)內(nèi)澇的情況，而鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村更是洪峰過(guò)境。突然降臨的洪水內(nèi)澇讓受災(zāi)地不少人被困，同時(shí)也給防汛救援造成了不小的難題，為了盡可能節(jié)約救援時(shí)間，增加搜救率，前期的信息收集工作十分重要。首先，需要對(duì)防汛的整體狀況要有所了解...

而無(wú)人機(jī)作為高空巡邏偵查的輔助平臺(tái)，憑借其靈活、廣闊的視野，能夠?yàn)橹伟惭策壧峁└嗟牡孛嫘畔ⅲ行浹a(bǔ)視野盲區(qū)，實(shí)現(xiàn)三位一體防控。例如公安可以通過(guò)無(wú)人機(jī)開展“空中喊話”，將反詐、防溺水、消防安全等知識(shí)“空投”給市民，開展“空中喊話”。在高空喊話的同時(shí)，無(wú)人機(jī)還...

目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，可根據(jù)檢測(cè)圖像序列的性質(zhì)分為可見(jiàn)光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景對(duì)象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運(yùn)動(dòng)背景下的目標(biāo)跟蹤。由于基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法用的是目標(biāo)的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當(dāng)目標(biāo)未被遮擋時(shí)，跟蹤精度非常...

慧視光電推出的低帶寬融合交互系統(tǒng)是一個(gè)利用G-share技術(shù)、支持多路（4路）高清網(wǎng)絡(luò)視頻接入/交互/顯示/存儲(chǔ)為一體的高集成化系統(tǒng)。系統(tǒng)支持比較大4K分辨率，可通過(guò)比較低512Kbps的多種網(wǎng)絡(luò)信道，傳輸當(dāng)前實(shí)時(shí)畫面，接收中心控制指令，實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)變倍、云臺(tái)轉(zhuǎn)...

無(wú)人機(jī)要進(jìn)行AI識(shí)別，需要的是模擬人眼，對(duì)需要識(shí)別的物體進(jìn)行圖像處理，AI通過(guò)大量的模型訓(xùn)練，能夠具備對(duì)物體進(jìn)行特征提取進(jìn)行分析的能力，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)流程的自動(dòng)化，達(dá)到無(wú)人機(jī)智能識(shí)別的目的。但不同的事，無(wú)人機(jī)的目標(biāo)識(shí)別和傳統(tǒng)的攝像頭還是又不曉得區(qū)別，傳統(tǒng)的攝...

在我們生活生產(chǎn)中，許多小型化的無(wú)人機(jī)類似于昆蟲，憑借其機(jī)動(dòng)、靈活、體積小的特點(diǎn)能夠在復(fù)雜的環(huán)境中執(zhí)行飛行任務(wù)。但是再精細(xì)化的操控，也難以做到完全避免障礙物的阻礙，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點(diǎn)是要對(duì)環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)化的識(shí)別。利用高性能的AI圖像...

作為社區(qū)的基本單元，小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán)，而在安防領(lǐng)域，小區(qū)更是守護(hù)家庭的門戶，如何更加高效的守護(hù)小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過(guò)技術(shù)的不斷革新，智慧安防逐漸成為這個(gè)方向。通過(guò)在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎(chǔ)上，應(yīng)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當(dāng)前先進(jìn)...

目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在過(guò)去的位置對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律加以總結(jié)，并以此對(duì)目標(biāo)將來(lái)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。正確的預(yù)測(cè)，可以縮小匹配的計(jì)算區(qū)域，大幅的降低匹配計(jì)算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，為了把目標(biāo)始終保持在攝像機(jī)視野之內(nèi)，必須對(duì)攝像機(jī)加以控制。在...

在算法領(lǐng)域，則需要一些特殊的算法。無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)時(shí)飛在高空，地面的物體就會(huì)顯得較小，小目標(biāo)通常指圖像中像素面積小于32*32的物體，一般的AI算法難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)鎖定跟蹤。要解決這個(gè)難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標(biāo)識(shí)別算法的方案，通過(guò)加強(qiáng)目標(biāo)特征、數(shù)據(jù)增廣、...

目標(biāo)跟蹤時(shí)，多維度、多層級(jí)信息融合也十分重要。為了提高對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)表觀描述的準(zhǔn)確度與可信性,現(xiàn)有的檢測(cè)與跟蹤算法通常對(duì)時(shí)域、空域、頻域等不同特征信息進(jìn)行融合,綜合利用各種冗余、互補(bǔ)信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對(duì)單一時(shí)間、單一空間的多尺度...

無(wú)人機(jī)搭載檢測(cè)儀，可以飛到工業(yè)園區(qū)的任意角落進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，通過(guò)采集到的數(shù)據(jù)，就能分析出污染物成分、濃度。為了進(jìn)一步提高效率，檢測(cè)的方法會(huì)是多個(gè)無(wú)人機(jī)同時(shí)進(jìn)行巡飛監(jiān)測(cè)，這就會(huì)面臨一個(gè)新的問(wèn)題，難道要一個(gè)人控制一架無(wú)人機(jī)么？顯然是不符合降本增效這個(gè)準(zhǔn)則的。于是就只...

隨著AI的快速發(fā)展，對(duì)應(yīng)的軟硬件也得到了快速的普及，蘋果公司已經(jīng)推出了新一代的具有AI功能的系列產(chǎn)品，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無(wú)論是無(wú)人機(jī)用吊艙產(chǎn)品還是邊海防用轉(zhuǎn)臺(tái)產(chǎn)品，如果前端沒(méi)有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設(shè)備，沒(méi)有高性能的AI...

YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中，有幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)對(duì)其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，其中引入了一些先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如Darknet。其次是使用AnchorBox來(lái)提高目標(biāo)定位的精度。此外，YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)...

視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是指對(duì)圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、提取、識(shí)別和跟蹤，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，如位置、速度、加速度和運(yùn)動(dòng)軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為理解，以完成更高一級(jí)的檢測(cè)任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟...

基于視頻目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的一般流程是：通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)，找到目標(biāo)；對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行描述，初步估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)矢量；根據(jù)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)入目標(biāo)跟蹤，對(duì)傳感器的姿態(tài)，比如水平方位、垂直方位和焦距等進(jìn)行調(diào)整；跟蹤到目標(biāo)后，對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行更新，并對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)后，進(jìn)入下一輪的...

許多小型化的無(wú)人機(jī)飛行器等類似于昆蟲小動(dòng)物，憑借其機(jī)動(dòng)、靈活、體積小的特點(diǎn)能夠在復(fù)雜的環(huán)境中執(zhí)行飛行任務(wù)。但是再精細(xì)化的操控，也難以做到完全避免障礙物的阻礙，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點(diǎn)是要對(duì)環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)化的識(shí)別。利用高性能的AI圖像處理...

目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤這兩個(gè)任務(wù)有著密切的聯(lián)系。針對(duì)目標(biāo)跟蹤任務(wù)，微軟亞洲研究院提出了一種通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)來(lái)解決的新視角，采用簡(jiǎn)潔、統(tǒng)一而高效的“目標(biāo)檢測(cè)+小樣本學(xué)習(xí)”框架，在多個(gè)主流數(shù)據(jù)集上均取得了杰出性能。目標(biāo)跟蹤（Object tracking）與目標(biāo)檢測(cè)（...

目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和人機(jī)交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法需要多次掃描圖像，并使用復(fù)雜的特征提取和分類器來(lái)識(shí)別目標(biāo)。然而，這些方法在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破...

YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中，有幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)對(duì)其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，其中引入了一些先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如Darknet。其次是使用AnchorBox來(lái)提高目標(biāo)定位的精度。此外，YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)...

在深度學(xué)習(xí)中，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個(gè)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(shí)候（只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個(gè)技巧是無(wú)法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測(cè)模...

AI的不斷應(yīng)用發(fā)展使得傳統(tǒng)的人工工作的弊端得到了很好的彌補(bǔ)。比如在圖像標(biāo)注這個(gè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的標(biāo)注需要招聘大量的人員，并且標(biāo)注圖像所耗費(fèi)的時(shí)間精力也是不可估量的，而AI模型的出現(xiàn)讓這一切都成為過(guò)去。利用慧視光電打造的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)SpeedDP，就能夠針對(duì)場(chǎng)...

進(jìn)入夏季，我國(guó)南方各地陸續(xù)進(jìn)入汛期，特別是長(zhǎng)江流域沿線，洪峰過(guò)境造成不小的災(zāi)害，不少城鎮(zhèn)與外界失去了聯(lián)系。要想更好地實(shí)施救援，就必須詳細(xì)了解各地災(zāi)情，然后進(jìn)行針對(duì)性救援部署，打通生命線，轉(zhuǎn)移安置災(zāi)民。在這個(gè)前期的工作中，搭載吊艙的無(wú)人機(jī)能夠很好地進(jìn)行信息收集，...

這樣的困境下，成都慧視光電技術(shù)有限公司推出的窄帶">GS弱網(wǎng)高清視頻壓縮傳輸系統(tǒng)作為有效解決河湖聯(lián)合執(zhí)法的方案被提出應(yīng)用。系統(tǒng)采用自主可控科研創(chuàng)新成果，整合搭建“指揮調(diào)度”、“視頻管理”、“視頻指揮”、“錄像回放”等功能模塊，利用G-share技術(shù)對(duì)需要傳輸?shù)?..

許多小型化的無(wú)人機(jī)飛行器等類似于昆蟲小動(dòng)物，憑借其機(jī)動(dòng)、靈活、體積小的特點(diǎn)能夠在復(fù)雜的環(huán)境中執(zhí)行飛行任務(wù)。但是再精細(xì)化的操控，也難以做到完全避免障礙物的阻礙，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點(diǎn)是要對(duì)環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)化的識(shí)別。利用高性能的AI圖像處理...

通常，遮擋可以分為三種情況：目標(biāo)間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對(duì)于目標(biāo)之間的相互遮擋，可以選擇根據(jù)目標(biāo)的位置和目標(biāo)特征的先驗(yàn)知識(shí)來(lái)處理這一問(wèn)題。而對(duì)于場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷，因?yàn)殡y以辨認(rèn)究竟是目標(biāo)形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋。所以，處理遮擋問(wèn)題的通用...

許多小型化的無(wú)人機(jī)飛行器等類似于昆蟲小動(dòng)物，憑借其機(jī)動(dòng)、靈活、體積小的特點(diǎn)能夠在復(fù)雜的環(huán)境中執(zhí)行飛行任務(wù)。但是再精細(xì)化的操控，也難以做到完全避免障礙物的阻礙，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點(diǎn)是要對(duì)環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)化的識(shí)別。利用高性能的AI圖像處理...

自動(dòng)化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機(jī)的模擬信號(hào)通過(guò)視頻電纜傳送至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)通過(guò)視頻采集卡將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號(hào)，該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計(jì)算機(jī)CRT上顯示，同時(shí)傳送至內(nèi)存進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)或跟蹤(根據(jù)需要可同時(shí)進(jìn)行硬盤錄像)，計(jì)算機(jī)根據(jù)算法...