目标检测基本参数
  • 品牌
  • 慧视科技
  • 型号
  • 可咨询
  • 输出信号
  • 数字型,可定制
  • 制作工艺
  • 集成,陶瓷,薄膜,可定制
  • 材质
  • 可定制
  • 材料物理性质
  • 可定制,导体,磁性材料
  • 加工定制
目标检测企业商机

瑞芯微推出的RK3588系列图像处理板作为国产化板卡的性能前列,成为了各领域研究开发的优先,它能在诸多行业实现目标检测、识别以及跟踪等功能,具有重要的研究开发价值。特别是对于高校而言,将RK3588作为课题进行研究开发,是一个不错的选择。但是在这些功能实现过程中,算法的能力就十分重要,如何让算法更加精细的识别检测例如人、车、船等目标成为首要解决的问题。要想让AI算法更能精确的识别检测目标,可以利用AI的深度学习能力,让AI不断学习这些目标的特征,从而达到精细识别的能力。这个过程,可以通过大量的数据标注,来训练AI。但大量待标注工作,常常让开发者头疼。如果采用传统方式用人工挨个挨帧标注,将会耗费大量时间精力,让成本不可控。建立一套智能化检测流程需要哪些设备?上海低压线目标检测生产企业

目标检测

许多小型化的无人机飞行器等类似于昆虫小动物,凭借其机动、灵活、体积小的特点能够在复杂的环境中执行飞行任务。但是再精细化的操控,也难以做到完全避免障碍物的阻碍,因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一点是要对环境进行自动化的识别。利用高性能的AI图像处理板,再定制化目标识别检测的算法,通过对这类无人机作业环境的大量深度学习,就能够让无人机AI愈发聪明,能够快速识别摄像头范围内的物体,从而实现避障的操作。黑龙江如何目标检测市场报价成都慧视开发的图像处理板可以进行AI目标检测。

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无人机要进行AI识别,需要的是模拟人眼,对需要识别的物体进行图像处理,AI通过大量的模型训练,能够具备对物体进行特征提取进行分析的能力,从而实现整个流程的自动化,达到无人机智能识别的目的。但不同的事,无人机的目标识别和传统的摄像头还是又不晓得区别,传统的摄像头是静态的,而无人机搭载如光电吊舱飞在空中时,需要处理实时动态的信息,这就是对目标的锁定跟踪能力。这样的结果可以采用将AI图像跟踪板植入吊舱的方法来实现。例如慧视光电开发的Viztra-HE030图像处理板采用了工业级芯片RK3588,内部植入公司自主研发的智能图像算法,架构更先进,核心数8核(4大4小),算力6.0TOPS,支持丰富的输出接口,同时支持H264、H265两类视频编码。可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。这是达成目的的硬件条件。

实现这些功能的技术中,图像处理基于AI图像处理板这一传感器。板卡具备快速图像处理识别的硬件能力,植入相应的AI算法,无人机就相当于装上了“智慧眼”,而且这个“智慧眼”居于高空,能够在一个定点,俯瞰大范围,实时监控货物的存放状态。远程控制技术基于网络通信,通过和图像处理板的结合,能够实现低延时低带宽的图像传输处理。在实际落地应用中,可以采用成都慧视开发的高性能图像处理板,其中RV1126系列的Viztra-LE026图像处理板,就是无人机的完美搭子。这款图像处理板具备2.0TOPS的算力,能够根据无人机型号进行接口定制,整体尺寸在40mm×40mm×10mm左右(核心板+接口板),小巧的外形即便是小型无人机也能够装上。此外,板卡整体功耗在4W左右,不会过多增加无人机的负担。AI+图像处理板能够实现无人化。

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无人机在农业领域能够实现高效率的施肥、播种等操作。但是不同的作业环境对于无人机的工作性能要求不一样,同样的方案在平原地区适用,在高原地区就不行。因此针对于特殊作业环境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原这样地貌复杂、低气压、大温差的特点,参与智能化工作的各个部件需要符合这样作业环境特点的性能要求。不比平原的一马平川,高原由于环境复杂,地形起伏对于无人机的飞行也需要进行控制,无论是高度还是速度甚至距离都需要进行严格限制,防止出现撞机等事故。因此,这个方面的智慧化建设就需要无人机具备智能避障的功能,无人机需要在高速度或者远距离的情况下识别树木、电线杆、石头等障碍物,并能够实现避障。通过定制算法能够提升检测的精度。上海低压线目标检测生产企业

选成都慧视开发的图像处理板,AI检测效率能够得到质的提升。上海低压线目标检测生产企业

多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能控制目标,所以只能从视频采集端维护跟踪的稳定性。因此,成都慧视针对于多目标检测跟踪抖动丢失的优化方法是:1.改进目标检测,使用更加鲁棒的目标检测算法。2.增强特征描述,利用深度学习提取更高级别的语义特征,这些特征对于小范围内的视角变化具有更好的不变性3.改进运动模型,在算法中加入对摄像头运动的估计,通过补偿摄像头运动来减小目标真实运动与预测之间的差距。4.数据关联策略,设计更灵活的数据关联算法,允许更大的距离阈值来匹配候选目标。上海低压线目标检测生产企业

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