此前，九號電動車的自平衡技術(shù)一次次刷新人們的認(rèn)知，而其中一款探索版車型,，甚至加入了智能攝像頭，能夠識別行人,、障礙物，自動規(guī)劃行駛路線，達(dá)成自動駕駛的目的,。很多人好奇這種怎么做到的,，其實很簡單，車輛內(nèi)部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器,。這種傳感器就是圖像處理板,，這類AI板卡在目標(biāo)識別算法的賦能下，就能夠?qū)σ曇胺秶奈矬w進(jìn)行AI分類識別,，從而幫助車輛進(jìn)行避障,。像成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，采用的是RK3588開發(fā)而成,，憑借其工業(yè)級的性能,，6.0TOPS的算力，就能夠在車輛行駛過程中的復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行周邊環(huán)境的快速AI識別分類,。當(dāng)然,，算法的能力也十分關(guān)鍵，由于車輛行駛環(huán)境的不斷變化,，算法面臨的識別畫面也不斷變化,，如何精細(xì)的進(jìn)行識別,，關(guān)系到車輛的行駛安全,。慧視光電開發(fā)的RK3588跟蹤板智能目標(biāo)識別及追蹤,，讓目標(biāo)無處可藏,。什么目標(biāo)跟蹤推薦廠家

我們要追蹤的目標(biāo)可以是各式各樣，可能是人類,，例如街上的行人,、場上的運動員等等，也可以是汽車,、飛機,、船舶，甚至可以是顯微鏡下的細(xì)胞,。雖然對象不盡相同,，但是我們都有同一個目的，那就是想要確定這些目標(biāo)的位置,，去向和其他感興趣的特征等等,，這就是多目標(biāo)追蹤。研究多目標(biāo)追蹤的歷史,，會發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時用作對敵機的預(yù)警系統(tǒng),，基本思想是讓雷達(dá)傳感器發(fā)射能量，然后一些能量被飛機反射回來，再被雷達(dá)捕獲,，根據(jù)時間來推算距離和方位,。如今，基于雷達(dá)的對飛機的追蹤在民用和非民用領(lǐng)域仍然有很多應(yīng)用,。四川高性能目標(biāo)跟蹤慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像,。

然后在下一幀采集的圖像中對目標(biāo)對象進(jìn)行特征提取,；特征匹配的過程既是將提取出來的目標(biāo)對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進(jìn)行匹配,，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標(biāo)對象，實現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤,?；谔卣鞯母櫵惴ǖ膬?yōu)點在于速度快、對運動目標(biāo)的尺度,、形變和亮度等變化不敏感,，能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性,，所以該算法對于噪聲,、遮擋、圖像模糊等比較敏感,，如果目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn)，則部分特征點會消失,，新的特征點會出現(xiàn),，因此需要對匹配模板進(jìn)行更新。

成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動目標(biāo)視頻跟蹤,，所謂自動視頻跟蹤,，是利用視頻的圖像信號，自動進(jìn)行目標(biāo)的檢測,、識別,、定位，自動控制云臺和攝像機的運動,，跟蹤和鎖定目標(biāo),。過去在安防領(lǐng)域，視頻信號一般都是可見光的攝像機產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號,；現(xiàn)在,，隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進(jìn)一步下降，熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域,，以彌補CCD攝像機的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問題,。RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡,，具備高性能、高精度的優(yōu)點,。

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評價中直接從全圖中預(yù)測多個boundingboxes和類概率,，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能，同時學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示,。然而,，YOLO對邊界框預(yù)測施加了嚴(yán)格的空間約束，限制了模型可以預(yù)測的相鄰項目的數(shù)量,。成群出現(xiàn)的小物件,，如鳥類，對于此模型也同樣有問題,。fasterR-CNN,，一個由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對象識別網(wǎng)絡(luò)，提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率,，同時減少了計算開銷,。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調(diào)之間交替的訓(xùn)練方法，使得統(tǒng)一的,、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別系統(tǒng)能夠以接近實時的幀率運行,，然后在保持固定目標(biāo)的同時微調(diào)目標(biāo)檢測。RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板,，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。信息化目標(biāo)跟蹤市場報價

慧視光電的RK3588跟蹤板怎么樣,？什么目標(biāo)跟蹤推薦廠家

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會對目標(biāo)進(jìn)行建模，比如利用目標(biāo)的顏色分布來描述目標(biāo),，然后計算目標(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方法的快速計算,，它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今,。什么目標(biāo)跟蹤推薦廠家