从软件的角度来看,整个视频跟踪系统主要是由电视摄像机及控制、图像获取模块、图像显示模块、数据库,运动检测,目标跟踪,报警输入和人机接口模块等组成的。视觉计算模块是视频跟踪系统的重点,是实现目标检测和跟踪的关键,如图3所示。一般采取先检测后跟踪(Detect-before-Track)方式,目标的检测...
目前的跟踪算法分为两大研究方向:相关滤波和深度学习,其中基于相关滤波的方法在实时性方面有明显的优势,而基于深度学习的方法在跟踪准确性和鲁棒性方面优势较高。慧视光电团队针对实际应用过程中情况,尤其是在相机抖动、目标遮挡、变形和环境干扰的情况下,结合硬件平台性能,对相关滤波和神经网络进行优化设计,可获得更佳的跟踪效果。针对红外弱小目标,常用的模板类方法因提取不到有效的目标特征,在受到大量背景信息的干扰下,会出现跟踪失效情况。慧视光电团队以点跟踪技术为主体,结合模板类跟踪方法去除相机抖动干扰,再加入对目标的运动预测,研发了一种性能优异的红外弱小目标跟踪技术,在反无人机、远距离目标弹窗等领域得到的良好的应用。如何实现目标识别及跟踪?省时省力目标跟踪功能
每年全球因为交通事故死亡人数约一百万人左右,还有几千万人因此而受伤或致残,而造成交通事故的主要原因是醉酒带来的反应迟钝、超速带来的制动延迟等,如何有效的避免此类问题发生,尽量减少人为因素是做好安全出行的优先。随着科技的发展,很多车辆开始加入了辅助驾驶甚至自动辅助驾驶功能,以便在遇到紧急事情发生时,能够让车辆自身紧急制动或者避让的措施来减少事故的发生,这无疑相当于给车辆装上“火眼金睛”,这个“火眼金睛”是安全驾驶至关重要的技术,“火眼金睛”是怎么炼成的呢?通过安装在车辆上的国产化图像检测与跟踪板卡,对车辆前方的影像进行智能分析,准确检测、识别出人、车并进行标注,同时反馈给车辆的“大脑”,从而系统联动做出必要的规避措施。贵州目标跟踪多少钱快速移动的汽车怎么锁定跟踪?

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。
成都慧视光电技术有限公司的RK3399处理板是采用的国内AI智能开发板OrangePI4,植入慧视光电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。双光测温组件是基于RK3399图像处理板,推出的一款用于高温人群体温筛查的组件产品。基于该组件,可快速展开各类用户终端产品的集成设计。其中可见光模组和红外测温模组,分别通过配套提供的FFC软排线与RK3399图像处理板连接。图像识别跟踪在边海防领域应用前景广阔!

面对城市治理中高度碎片化和多样性的治理场景,如城管业务中占道经营、乱扔乱倒、乱搭乱建、乱停乱放等现象,可借助开发平台的能力引擎,高效完成定制化算法的开发来辅助人工监管。诸如慧视光电此类企业,基于行业硬件设备,运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪智能处理板。由于每个地区所面临的城市治理问题兼具共通性和个性化,因此从方案设计成本及高效交付的角度来看,采用中台架构依旧是相当有实用性的建设思路。中台框架可以针对不同的场景灵活地调取适用的算法、边端硬件设备以及云端的SaaS服务,快速针对场景的变化进行方案的调整与适配,从而完成方案的复用,减少低效的重复建设。慧视RK3588图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。新疆企业目标跟踪
RK3588图像处理板识别概率超过85%。省时省力目标跟踪功能
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。省时省力目标跟踪功能
从软件的角度来看,整个视频跟踪系统主要是由电视摄像机及控制、图像获取模块、图像显示模块、数据库,运动检测,目标跟踪,报警输入和人机接口模块等组成的。视觉计算模块是视频跟踪系统的重点,是实现目标检测和跟踪的关键,如图3所示。一般采取先检测后跟踪(Detect-before-Track)方式,目标的检测...
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