安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過(guò)程中不變的話題,。當(dāng)前，我國(guó)建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段,，不少建筑工地陸續(xù)開(kāi)工,，建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會(huì)各界的關(guān)注。該行業(yè)以事故高發(fā),、危險(xiǎn)系數(shù)高而聞名，建筑工人常常暴露于高處墜落,、電氣和化學(xué)危險(xiǎn)以及涉及重型機(jī)械和車輛的環(huán)境中,。一般情況下,，工地開(kāi)工都會(huì)對(duì)工人進(jìn)行安全教育培訓(xùn)，并且設(shè)有安全監(jiān)管人員,，但純?nèi)肆ΡO(jiān)管,，常常因?yàn)槭韬龃笠忉劤杀瘎　＜尤肟萍嫉牧α咳绫O(jiān)控等設(shè)備來(lái)輔助人力監(jiān)管是一個(gè)很好的補(bǔ)充,，但是傳統(tǒng)監(jiān)控也需要人守在屏幕前,，也具有不小的弊端。于是,，慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案就應(yīng)運(yùn)而生,。慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像,?？焖倌繕?biāo)跟蹤

YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中，有幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)對(duì)其性能起著重要作用,。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征,，其中引入了一些先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如Darknet,。其次是使用AnchorBox來(lái)提高目標(biāo)定位的精度,。此外，YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)等技術(shù),，以處理不同大小的目標(biāo),。YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤中的應(yīng)用YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域取得了明顯的成果。它不僅在檢測(cè)速度上遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法,，而且在目標(biāo)定位和類別預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性上也表現(xiàn)出色,。因此，YOLO算法在許多應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用,，如視頻監(jiān)控,、自動(dòng)駕駛和物體識(shí)別等。遼寧目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情RK3399搭載AI智能算法,，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤,。

成都慧視光電技術(shù)有限公司開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板，利用國(guó)產(chǎn)化高性能芯片RK3588開(kāi)發(fā)而成,，它能夠?qū)崿F(xiàn)6.0TOPS的算力,，能夠輕松應(yīng)對(duì)糧庫(kù)內(nèi)部復(fù)雜的環(huán)境，成都慧視可以根據(jù)客戶使用的相機(jī)接口進(jìn)行圖像處理板的接口深度定制,，實(shí)現(xiàn)快速的AI害蟲識(shí)別,。在算法方面，可以使用自己的算法,，我司還可以根據(jù)需求定制提供算法性能訓(xùn)練提升工具SpeedDP,，平臺(tái)可以通過(guò)大量的糧庫(kù)害蟲AI識(shí)別模型訓(xùn)練,，提升自身算法精度，進(jìn)而提升攝像頭害蟲識(shí)別精度,。

在如今的作業(yè)中,，無(wú)人機(jī)路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查，展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢(shì),。像高速施工工地這樣的環(huán)境下,，施工方為了保障施工安全，就需要對(duì)施工范圍進(jìn)行嚴(yán)格管控,，傳統(tǒng)的人工巡查效率低,，受限于地形、時(shí)間等問(wèn)題,，容易出現(xiàn)盲點(diǎn),。相比人工，利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行AI識(shí)別則可以逐幀圖像監(jiān)測(cè),，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,，幾乎不會(huì)遺漏任何信息。而交通管理部門,，則可以利用無(wú)人機(jī)快速到底事故地點(diǎn)進(jìn)行疏導(dǎo),，緩解交通壓力?；垡昍K3588圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí),、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。

跟蹤任務(wù)與檢測(cè)任務(wù)有著密切的關(guān)系,。從輸入輸出的形式上來(lái)看,，這兩個(gè)任務(wù)是極為相似的。它們均以圖片（或者視頻幀）作為模型的輸入,，經(jīng)過(guò)處理后,，輸出一堆目標(biāo)物置的矩形框。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對(duì)“目標(biāo)物體”的定義上,。對(duì)于檢測(cè)任務(wù)來(lái)說(shuō),，目標(biāo)物體屬于預(yù)先定義好的某幾個(gè)類別，如圖1左圖所示,；而對(duì)于跟蹤任務(wù)來(lái)說(shuō),，目標(biāo)物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個(gè)體，如圖1右圖所示,。實(shí)際上,，如果我們將每一個(gè)跟蹤的個(gè)體當(dāng)成是一個(gè)類別的話，跟蹤任務(wù)甚至能被當(dāng)成是一種特殊的檢測(cè)任務(wù)，稱為個(gè)體檢測(cè)（Instance Detection）,。有沒(méi)有能夠進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的產(chǎn)品,？快速目標(biāo)跟蹤

跟蹤算法能夠支持定制不,？快速目標(biāo)跟蹤

隨著社區(qū)等安防向著智能化的進(jìn)一步發(fā)展,，越來(lái)越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴(yán)格要求，雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足人們“眼見(jiàn)為實(shí)”的要求,，但同時(shí)這種監(jiān)控系統(tǒng)要求監(jiān)控人員不得不始終看著監(jiān)視屏幕,，獲得視頻信息，通過(guò)人為的理解和判斷,，才能得到相應(yīng)的結(jié)論,，做出相應(yīng)的決策。因此,，讓監(jiān)控人員長(zhǎng)期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項(xiàng)非常繁重的任務(wù),。特別在一些監(jiān)控點(diǎn)較多的情況下，監(jiān)控人員幾乎無(wú)法做到完整的監(jiān)控,?？焖倌繕?biāo)跟蹤