湖北移動(dòng)目標(biāo)跟蹤

無(wú)人機(jī)追逐識(shí)別可以用在許多領(lǐng)域，如軍備、安防。通過(guò)專業(yè)傳感器設(shè)備的植入，讓攝像頭智能化，就可以對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行追蹤識(shí)別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領(lǐng)域的企業(yè)，在這方面也有著豐富的解決經(jīng)驗(yàn)。在硬件領(lǐng)域，我們能夠定制開發(fā)不同接口的圖像處理板，如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等，只要您提出需求，我們就能通過(guò)應(yīng)用場(chǎng)景需要定制合適的接口。這是進(jìn)行無(wú)人機(jī)識(shí)別的基礎(chǔ)條件。目前，成都慧視能夠提供不同等級(jí)算力的圖像處理板，RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列，滿足多場(chǎng)景、廣領(lǐng)域。國(guó)產(chǎn)化跟蹤板卡生產(chǎn)廠家—慧視光電。湖北移動(dòng)目標(biāo)跟蹤

激光反無(wú)設(shè)備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設(shè)備部署在預(yù)定區(qū)域，AI圖像處理板在算法的加持下，實(shí)現(xiàn)對(duì)禁飛區(qū)域空中目標(biāo)的24小時(shí)不間斷AI巡邏，能夠快速發(fā)現(xiàn)、鎖定、處置目標(biāo)，在數(shù)秒內(nèi)利用高能激光毀傷無(wú)人機(jī)目標(biāo)。要想到達(dá)更加精細(xì)的識(shí)別目的，板卡的性能很關(guān)鍵，同時(shí)視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量同樣重要。高幀頻的相機(jī)能夠捕捉更多畫面細(xì)節(jié)，這樣高性能圖像處理板在進(jìn)行AI識(shí)別處理時(shí)，就能夠獲取更多信息，識(shí)別的精度就會(huì)提升。像成都慧視開發(fā)的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點(diǎn)，通過(guò)RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的數(shù)據(jù)處理。廣東目標(biāo)跟蹤互惠互利目標(biāo)跟蹤的板卡哪家做的好呀？

在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，傳統(tǒng)的糧庫(kù)害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉(cāng)篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費(fèi)工作人員的大量時(shí)間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展，AI化的篩查逐步采用，通過(guò)算法的AI識(shí)別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化篩查。方法基于高像素高清攝像機(jī)，實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控糧庫(kù)，一旦發(fā)現(xiàn)害蟲就能夠立即向管理平臺(tái)發(fā)出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實(shí)現(xiàn)AI識(shí)別處理的傳感器同樣重要，面對(duì)復(fù)雜的糧庫(kù)環(huán)境，一個(gè)高性能能夠快速處理數(shù)據(jù)的圖像處理板是關(guān)鍵。

新疆地緣遼闊、日照豐富，因此是我國(guó)光伏儲(chǔ)能發(fā)達(dá)的區(qū)域之一。為了保障光伏基地的正常運(yùn)作，周期性的巡檢必不可少，傳統(tǒng)模式下需要人工一步一個(gè)腳印走出來(lái)，隨著現(xiàn)在無(wú)人機(jī)的廣落地應(yīng)用，這種大面積大范圍的巡檢也迎來(lái)了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會(huì)有一個(gè)鐵塔，這些“駐塔式”機(jī)巢就是無(wú)人機(jī)的“巢穴”，無(wú)人機(jī)從這里起飛，進(jìn)行巡邏，再回到這里進(jìn)行充電，循環(huán)往復(fù)。得益于智慧化的建設(shè)，這些巡檢無(wú)人機(jī)有自主巡飛、自動(dòng)巡檢的能力，可完成以機(jī)巢為中心5公里范圍內(nèi)的輸配電線路和變電設(shè)備網(wǎng)格化巡檢任務(wù)。慧視AI算法是無(wú)人設(shè)備的“眼睛”。

智能圖像跟蹤在機(jī)場(chǎng)周界中的應(yīng)用。湖北移動(dòng)目標(biāo)跟蹤

2010年以前，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點(diǎn)的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標(biāo)的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會(huì)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模，比如利用目標(biāo)的顏色分布來(lái)描述目標(biāo)，然后計(jì)算目標(biāo)在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標(biāo)的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計(jì)算，它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今。湖北移動(dòng)目標(biāo)跟蹤