近年來，我國多地智慧城市建設(shè)取得較好的成效，諸多創(chuàng)新技術(shù)和解決方案得到廣泛應(yīng)用。而在智慧停車方面，許多公共場所也開始逐步落地應(yīng)用。一車一桿的系統(tǒng)，智能識(shí)別進(jìn)出入車輛，控制車輛進(jìn)出入，統(tǒng)計(jì)車位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識(shí)別的機(jī)箱，該機(jī)箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設(shè)備于一體，其中圖像處理板內(nèi)置車牌識(shí)別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進(jìn)行快速又高精度的信息識(shí)別，并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優(yōu)化管理。無人機(jī)吊艙能夠通過定制算法和精細(xì)定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥精細(xì)噴灑、農(nóng)作物精細(xì)拋糧等操作。黑龍江目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情

SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問題，它是一個(gè)基于瑞芯微的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。平臺(tái)支持本地化服務(wù)器部署，高校、特殊單位等數(shù)據(jù)敏感的用戶無需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓(xùn)練和模型評估等功能，打造一個(gè)符合需求的AI模型，來幫助進(jìn)行海量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，這不僅將節(jié)約大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識(shí)別能力。黑龍江目標(biāo)跟蹤誠信推薦Viztra-LE034圖像處理板識(shí)別概率超過85%。

視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項(xiàng)重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，由于其在各個(gè)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨(dú)定位目標(biāo)，這仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槟繕?biāo)的外觀會(huì)立即發(fā)生變化，并且會(huì)出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外，多目標(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，即目標(biāo)檢測、軌跡估計(jì)、幀間關(guān)聯(lián)和重新識(shí)別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測和跟蹤兩個(gè)主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對象，MTT算法將ID與在特定時(shí)間內(nèi)保持特定于該對象的每個(gè)檢測到的對象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運(yùn)動(dòng)軌跡。

視覺目標(biāo)跟蹤是指對圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測、提取、識(shí)別和跟蹤，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，如位置、速度、加速度和運(yùn)動(dòng)軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析，實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為理解，以完成更高一級(jí)的檢測任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。相比單目標(biāo)跟蹤而言，多目標(biāo)跟蹤問題更加復(fù)雜和困難。多目標(biāo)跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個(gè)單獨(dú)目標(biāo)的位置、大小等數(shù)據(jù)，多個(gè)目標(biāo)各自外觀的變化、不同的運(yùn)動(dòng)方式、動(dòng)態(tài)光照的影響以及多個(gè)目標(biāo)之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標(biāo)跟蹤問題中的難點(diǎn)。振動(dòng)測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。

目標(biāo)跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標(biāo)的情況下，對目標(biāo)進(jìn)行特征提取，對感興趣區(qū)域進(jìn)行分析；然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域，并對目標(biāo)在下一幀中的位置進(jìn)行預(yù)測。作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向，目標(biāo)跟蹤一直都是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈制導(dǎo)、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索、無人駕駛、人機(jī)交互和工業(yè)機(jī)器人等領(lǐng)域具有重要的作用。從上世紀(jì)50年代目標(biāo)跟蹤的起源到現(xiàn)今，盡管已有大量的研究成果，但是在復(fù)雜條件下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的跟蹤依舊難以實(shí)現(xiàn)。慧視光電開發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。廣西目標(biāo)跟蹤

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設(shè)想這樣一個(gè)場景：孫悟空在飛行過程中完成了一次變化（這里假設(shè)他變成了一只鳥），但這個(gè)變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過身體結(jié)構(gòu)發(fā)生漸變來完成的，這種情況下，檢測器應(yīng)該會(huì)在后續(xù)的檢測任務(wù)中失敗，因?yàn)樵O(shè)計(jì)好的檢測器只是為了檢測目標(biāo)孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個(gè)目標(biāo)，檢測器是不會(huì)有火眼金睛繼續(xù)檢測到變化后的孫悟空的。但是，對于跟蹤設(shè)備就不一樣了，跟蹤目標(biāo)，哪怕目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了巨大變化，這些都是跟蹤設(shè)備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設(shè)備應(yīng)該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個(gè)過程，并且可以繼續(xù)后面變身之后對鳥的跟蹤。黑龍江目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情