吉林省時省力目標(biāo)跟蹤

來源: 發(fā)布時間:2024-06-25

隨著技術(shù)的進步,基于圖像的人工智能分析開始應(yīng)用到人們生活的方方面面,傳統(tǒng)的硬件開發(fā)平臺一般是基于FPGA加DSP,這種平臺架構(gòu)已經(jīng)持續(xù)了很長時間,這種方式因為開發(fā)時間早、接口豐富、參與人員多滿足了一些行業(yè)相對簡單的場景需求,但是隨著AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,日益增長的市場需求對目標(biāo)的自主檢測及識別跟蹤要求也越來越高,需要分析的場景也越來越復(fù)雜,原有的DSP+FPGA硬件平臺已經(jīng)越來越難以滿足一些行業(yè)的需求?;垡暪怆娮匝卸嗥脚_嵌入式開發(fā)框架,此框架支持多種硬件平臺的開發(fā),目前團隊所有的嵌入式應(yīng)用軟件開發(fā)都基于此框架開,隨著多個產(chǎn)品的研發(fā),框架中積累了大量與硬件平臺,圖像處理,算法優(yōu)化,視頻輸入輸出,硬件加速等相關(guān)的基礎(chǔ)軟件組件,通過這些組件的復(fù)用,能極大提高軟件開發(fā)效率和質(zhì)量。同時,應(yīng)用開發(fā)過程也會不斷完善和優(yōu)化此框架,將來這個框架本身連同硬件模塊也可作為公司的產(chǎn)品,提供給客戶使用。給我一個做跟蹤板卡的商家?吉林省時省力目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤

差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動目標(biāo)檢測方法,有其合理性,因為運動能夠?qū)е聢D像的變化,相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系,或當(dāng)前圖像與背景圖像之間的關(guān)系,尤其是圖像差的關(guān)系,能較好地體現(xiàn)出運動所帶來的變化。復(fù)雜背景下的運動目標(biāo)檢測和跟蹤由于有良好的應(yīng)用前景,成為當(dāng)前研究的一個熱點。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點是監(jiān)控移動的目標(biāo),它們或是非法侵入,或是通過關(guān)鍵的場景,總之是移動才帶來了對它們實施監(jiān)控的可能。因此尋找移動的目標(biāo)是圖像監(jiān)控的關(guān)鍵。吉林省時省力目標(biāo)跟蹤RK3399處理板如何實現(xiàn)目標(biāo)的識別及跟蹤?

吉林省時省力目標(biāo)跟蹤,目標(biāo)跟蹤

在深度學(xué)習(xí)中,解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“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)極其稀少的時候(只有個位數(shù)的訓(xùn)練圖片),這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預(yù)訓(xùn)練過后,在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程:盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂,但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。

自動化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機的模擬信號通過視頻電纜傳送至計算機,計算機通過視頻采集卡將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號,該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計算機CRT上顯示,同時傳送至內(nèi)存進行目標(biāo)檢測或跟蹤(根據(jù)需要可同時進行硬盤錄像),計算機根據(jù)算法的運算結(jié)果來控制攝像機的云臺,這個控制過程是通過通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機的云臺接口來完成的。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動可以是人工的,也可以由系統(tǒng)的報警輸入設(shè)備啟動。高性能的圖像卡一般自帶顯卡,能夠避免廉價的多媒體卡長時間地、連續(xù)地通過總線傳送到計算機的顯存而帶來的死屏、CPU的占用及總線的占用等問題。智能圖像跟蹤在機場周界中的應(yīng)用。

吉林省時省力目標(biāo)跟蹤,目標(biāo)跟蹤

視覺跟蹤技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域(人工智能分支)的一個重要課題,有著重要的研究意義;且在導(dǎo)彈制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、機器人視覺導(dǎo)航、人機交互、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究人員不斷地深入研究,視覺目標(biāo)跟蹤在近十幾年里有了突破性的進展,使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法,更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學(xué)習(xí)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和相關(guān)濾波器等方法,并取得了魯棒(robust)、精確、穩(wěn)定的結(jié)果?;垡昍K3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)(人、車)。吉林省時省力目標(biāo)跟蹤

慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)。吉林省時省力目標(biāo)跟蹤

安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過程中不變的話題。當(dāng)前,我國建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段,不少建筑工地陸續(xù)開工,建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會各界的關(guān)注。該行業(yè)以事故高發(fā)、危險系數(shù)高而聞名,建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學(xué)危險以及涉及重型機械和車輛的環(huán)境中。一般情況下,工地開工都會對工人進行安全教育培訓(xùn),并且設(shè)有安全監(jiān)管人員,但純?nèi)肆ΡO(jiān)管,常常因為疏忽大意釀成悲劇。加入科技的力量如監(jiān)控等設(shè)備來輔助人力監(jiān)管是一個很好的補充,但是傳統(tǒng)監(jiān)控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案就應(yīng)運而生。吉林省時省力目標(biāo)跟蹤