目標(biāo)跟蹤,是指在特定場(chǎng)景跟蹤某一個(gè)或多個(gè)特定感興趣對(duì)象的過(guò)程。傳統(tǒng)的應(yīng)用就是視頻和真實(shí)世界的交互,在檢測(cè)到初始對(duì)象之后進(jìn)行觀察。現(xiàn)在,目標(biāo)跟蹤在無(wú)人駕駛領(lǐng)域也很重要,例如 Uber 和特斯拉等公司的無(wú)人駕駛。根據(jù)觀察模型,目標(biāo)跟蹤算法可分成2類(lèi):生成算法和判別算法。生成算法使用生成模型來(lái)描述表觀特征,并將重建誤差變小來(lái)搜索目標(biāo),如主成分分析算法(PCA);判別算法用來(lái)區(qū)分物體和背景,其性能更穩(wěn)健,并逐漸成為跟蹤對(duì)象的主要手段(判別算法也稱為T(mén)racking-by-Detection,深度學(xué)習(xí)也屬于這一范疇)。為了通過(guò)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)跟蹤,我們檢測(cè)所有幀的候選對(duì)象,并使用深度學(xué)習(xí)從候選對(duì)象中識(shí)別想要的對(duì)象。有兩種可以使用的基本網(wǎng)絡(luò)模型:堆疊自動(dòng)編碼器(SAE)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。板卡產(chǎn)品那么多,究竟該怎么選?山西安防監(jiān)控圖像識(shí)別模塊AI智能
隨著5G商用的不斷落地應(yīng)用,智慧城市智慧社區(qū)的理念也隨之提出,然后,國(guó)家出臺(tái)大量政策支持相應(yīng)建設(shè)發(fā)展,不少資本也開(kāi)始加大研發(fā)投入,我們身邊的科技能夠切身感受到的科技也在不斷增加不斷升級(jí)。在我們的智能樓宇中,現(xiàn)在越來(lái)越多的物業(yè)開(kāi)始使用人臉識(shí)別功能,來(lái)控制小區(qū)的進(jìn)出,這就是智慧社區(qū)安防,根據(jù)人臉識(shí)別,識(shí)別進(jìn)出人員為本小區(qū)業(yè)主時(shí),自動(dòng)開(kāi)門(mén),進(jìn)入電梯時(shí)自動(dòng)識(shí)別所到樓層,自動(dòng)按下電梯開(kāi)關(guān),從而減少業(yè)主的接觸面,解放雙手。云南視頻圖像識(shí)別模塊平臺(tái)AI算法加持下的板卡效果更佳。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重點(diǎn)是分割,它將整個(gè)圖像分成一個(gè)個(gè)像素組,然后對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記和分類(lèi)。特別地,語(yǔ)義分割試圖在語(yǔ)義上理解圖像中每個(gè)像素的角色(比如,識(shí)別它是汽車(chē)、摩托車(chē)還是其他的類(lèi)別)。如上圖所示,除了識(shí)別人、道路、汽車(chē)、樹(shù)木等之外,我們還必須確定每個(gè)物體的邊界。因此,與分類(lèi)不同,我們需要用模型對(duì)密集的像素進(jìn)行預(yù)測(cè)。與其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)一樣,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分割任務(wù)上取得了巨大成功。當(dāng)下流行的原始方法之一是通過(guò)滑動(dòng)窗口進(jìn)行塊分類(lèi),利用每個(gè)像素周?chē)膱D像塊,對(duì)每個(gè)像素分別進(jìn)行分類(lèi)。但是其計(jì)算效率非常低,因?yàn)槲覀儾荒茉谥丿B塊之間重用共享特征。
圖像識(shí)別技術(shù)是可以基于圖像的主要特征。 因?yàn)槊總€(gè)圖像都有自己的特征, 例如,字母a有尖點(diǎn),p有圓形,y的中心有銳角。 根據(jù)圖像識(shí)別中眼睛運(yùn)動(dòng)的研究表明,視線始終會(huì)集中在圖像的主要特征,即圖像輪廓曲率比較大或輪廓方向突然變化的地方,而這些地方信息量較多。 眼睛的掃描路線總是從一個(gè)特征依次切換到另一個(gè)特征。 因此,在圖像識(shí)別過(guò)程中,感知機(jī)制必須排除輸入的冗馀信息,提取重要信息。 同時(shí),需要一種將信息整合到大腦中的機(jī)制。圖像識(shí)別模塊可以用在校園安全領(lǐng)域。
除了語(yǔ)義分割之外,實(shí)例分割將不同類(lèi)型的實(shí)例進(jìn)行分類(lèi),比如用5種不同顏色來(lái)標(biāo)記5輛汽車(chē)。分類(lèi)任務(wù)通常來(lái)說(shuō)就是識(shí)別出包含單個(gè)對(duì)象的圖像是什么,但在分割實(shí)例時(shí),我們需要執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。我們會(huì)看到多個(gè)重疊物體和不同背景的復(fù)雜景象,我們不僅需要將這些不同的對(duì)象進(jìn)行分類(lèi),而且還要確定對(duì)象的邊界、差異和彼此之間的關(guān)系!到目前為止,我們已經(jīng)看到了如何以多種有趣的方式使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征,通過(guò)邊界框有效定位圖像中的不同對(duì)象。我們可以將這種技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)展。圖像處理板廠家選慧視。四川自主研發(fā)圖像識(shí)別模塊人工智能
交通安防可以采用圖像處理技術(shù)。山西安防監(jiān)控圖像識(shí)別模塊AI智能
專(zhuān)網(wǎng)通信產(chǎn)品是各安全的部門(mén)實(shí)現(xiàn)指揮調(diào)度的必備裝備,一般要求大型組網(wǎng)和高性能產(chǎn)品,因此電子元器件,光電子器件,通訊設(shè)備,儀器儀表是專(zhuān)業(yè)無(wú)線通信行業(yè)極大的細(xì)分市場(chǎng)。目前,國(guó)內(nèi)貿(mào)易型企業(yè)數(shù)量眾多。在這些通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)服務(wù)商中,中通服及旗下各省工程公司的總體規(guī)模和市場(chǎng)占比處于優(yōu)勢(shì)地位,設(shè)備制造商也占據(jù)一小部分市場(chǎng)占比。隨著工業(yè)化與信息化的融合不斷加快,加上相關(guān)部門(mén)公共安全加入不斷增加,專(zhuān)通信產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模近年來(lái)不斷擴(kuò)大。近年來(lái),通信技術(shù)突飛猛進(jìn),通信產(chǎn)業(yè)成為全世界發(fā)展速度的產(chǎn)業(yè)之一。為了追求更好的視覺(jué)效果和用戶體驗(yàn),電子元器件,光電子器件,通訊設(shè)備,儀器儀表已經(jīng)成為當(dāng)下各大廠商競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn),也奠定了近幾年手機(jī)設(shè)計(jì)語(yǔ)言的基調(diào)。電子元器件,光電子器件,通訊設(shè)備,儀器儀表的引入,將在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、攝像頭、聽(tīng)筒、天線設(shè)計(jì)、軟件UI、工藝設(shè)計(jì)、光距離傳感器等方面帶來(lái)手機(jī)設(shè)計(jì)的新變革。山西安防監(jiān)控圖像識(shí)別模塊AI智能
成都慧視光電技術(shù)有限公司是國(guó)內(nèi)的圖像處理算法、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法、人工智能(AI)算法、行業(yè)AI定制、三維激光雷達(dá)、三維激光雷達(dá)可見(jiàn)光融合、三維激光雷達(dá)紅外熱成像融合、窄帶高清通信傳輸系統(tǒng)、弱網(wǎng)通信傳輸系統(tǒng)、紅外熱成像模組、紅外熱成像整機(jī)、戶外熱成像整機(jī)、多光譜模組、多光譜整機(jī)、跟蹤板卡、圖像處理板卡、基于瑞芯微(Rockchip)RK3399、RK3399PRO、RV1126和華為海思(Hisilicon)Hi3519、Hi3559芯片的全國(guó)產(chǎn)化圖像處理板等領(lǐng)域的方案或產(chǎn)品提供商,為客戶提供智慧監(jiān)獄、智慧城市、智慧安防、智慧邊海防、智慧城管、智慧消防、智慧軌道交通、船用執(zhí)法、遠(yuǎn)洋貨運(yùn)、倉(cāng)儲(chǔ)物流、銀行運(yùn)營(yíng)監(jiān)管和安保、智慧家電、智能家居、養(yǎng)老看護(hù)、應(yīng)急救援等行業(yè)領(lǐng)域從產(chǎn)品到系統(tǒng)的整體解決方案。