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國產(chǎn)目標跟蹤性價比

來源: 發(fā)布時間:2025-04-25

目標檢測和跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域中的重要任務之一,。隨著深度學習的興起,YOLO(You Only Look Once)算法在目標檢測和跟蹤領(lǐng)域引起了廣關(guān)注,。YOLO算法是一種在實時目標檢測和跟蹤領(lǐng)域具有重要地位的算法,。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和一系列先進技術(shù),YOLO算法在速度和準確性方面取得了明顯的進展,。然而,,仍然有一些挑戰(zhàn)需要解決,如目標尺度變化,、小目標檢測和復雜背景干擾等,。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的不斷發(fā)展,YOLO算法有望在實時目標檢測和跟蹤領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用,。國產(chǎn)化跟蹤板哪家好,?國產(chǎn)目標跟蹤性價比

目標跟蹤

成都慧視光電技術(shù)有限公司開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030圖像處理板能夠在算法的支持下,對高速公路上的車輛進行檢測識別,,對個別車輛進行指定安全跟蹤和檢測,,這將有助于有關(guān)部門進行測速和安全駕駛的管理偵查。通過實時數(shù)據(jù)的采集分析,,還能夠找出高速擁堵源頭,,為交通疏導提供精細信息,為提升整條道路的通行效率提供幫助,。在夜間,圖像處理板也可以和紅外相機有機結(jié)合,,實現(xiàn)AI檢測識別的功能,。24小時工作能力也為全天時的交通管理提供技術(shù)支撐。國產(chǎn)目標跟蹤性價比慧視光電致力于跟蹤板卡定制,。

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美國再度要求臺積電停止出口7納米芯片給大陸,,目前看來國產(chǎn)AI圖像處理的性能還得由RK3588穩(wěn)坐,不久前傳出了瑞芯微RK3688至少在一兩年內(nèi)無法推出,因此對于許多有高性能AI圖像處理板需求的客戶無需再等了,。當下,,選擇RK3588至少還可以保持性能***兩三年,而在國內(nèi)進行RK3588開發(fā)的廠家中,,成都慧視憑借多年的豐富經(jīng)驗,,已經(jīng)形成一整套快速的開發(fā)流程,針對于RK3588這樣的高性能圖像處理板,,能夠快速定制SDI,、CVBS、DVP,、Cameralink等接口,,滿足不同行業(yè)的需求。并且,,隨著不少領(lǐng)域等目標跟蹤穩(wěn)定性的進一步提升,,針對于高幀頻目標跟蹤這塊,成都慧視也完成了成熟的方案,,通過RK358+FPGA,,實現(xiàn)高幀頻相機的輸入輸出,為目標跟蹤提供更多的細節(jié)信息,。

作為社區(qū)的基本單元,,小區(qū)是智慧城市建設的重要一環(huán),而在安防領(lǐng)域,,小區(qū)更是守護家庭的門戶,,如何更加高效的守護小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過技術(shù)的不斷革新,,智慧安防逐漸成為這個方向,。通過在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防,、技防的基礎上,,應用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當前先進的信息化技術(shù),,對居民小區(qū)安防系統(tǒng)進行智能化升級,,加強對社區(qū)人、車,、事,、物、地,、組織“信息進行感知”,,打造并集成出入口,、智能門禁、信息卡口,、移動巡防,、視頻監(jiān)控、報警聯(lián)防,、信息發(fā)布,、停車場、訪客,、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng),,也包括智慧物管安防綜合平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚,、統(tǒng)一管理,。慧視光電開發(fā)的RK3588跟蹤板智能目標識別及追蹤,,讓目標無處可藏,。

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成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業(yè)級芯片RK3588的加持下,,至高輸出6.0TOPS的算力,,足以滿足工業(yè)檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人,、車,,湖面船舶的檢測,如果不是特殊需求,,選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求,。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro,基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu),;CPU主頻1.8GHz,;能夠輸出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目標識別算法的賦能下,,就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別,。成都慧視的跟蹤版是國產(chǎn)化的!四川目標跟蹤性價比

目標跟蹤的板卡哪家做的好呀,?國產(chǎn)目標跟蹤性價比

成都慧視推出的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP,,它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證,進行快速的針對大量數(shù)據(jù)的AI自動標注,,然后提升自身算法能力,。在無人機智能炮彈測試驗證中,通過對原始算法的模型訓練,,能夠不斷評估算法的能力,,然后對新的打擊數(shù)據(jù)集目標進行AI自動標注,讓算法在學習中不斷變得聰明,。通過SpeedDP的應用,,能夠極大減少整個測試驗證所需時間,減少人力成本支出,,減少項目開發(fā)周期,,讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領(lǐng)域。國產(chǎn)目標跟蹤性價比