例如是飛過來的雜物,，還是闖入的人或者動物,，如果攝像頭能夠智能識別,，那么就可以實現(xiàn)上述目的。而要實現(xiàn)這樣的功能,，一個很簡單的方法就是在傳統(tǒng)攝像頭的基礎(chǔ)上植入高性能的AI圖像處理板,。圖像處理板通過定制接口和攝像頭連接，在目標(biāo)識別算法的賦能下,，就能夠?qū)z像頭獲取的物體進(jìn)行AI識別分類,，從而對攝像頭發(fā)出指令是否鎖定跟蹤目標(biāo)，從而轉(zhuǎn)動攝像頭,。成都慧視開發(fā)的Viztra-ME025圖像處理板,，是慧視光電采用瑞芯微RK3399pro芯片開發(fā)而成的高性能板卡，芯片基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu),；CPU主頻1.8GHz,；高性能+強(qiáng)大的算力3.0TOPS，GPU采用Mali-T860MP4,支持1080P視頻編解碼,、H.265硬解碼,。打造一套穩(wěn)定的識別模塊需要多久？山西邊海防圖像識別模塊提供商

SpeedDP作為一個服務(wù)型AI平臺,，它能提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注,、模型訓(xùn)練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能,。平臺所需算法并不是固定的，使用者可以根據(jù)自身實際應(yīng)用場景進(jìn)行AI算法的定制化開發(fā),，例如平臺經(jīng)過不斷的迭代,，目前能夠支持YOLOv8系列算法進(jìn)行圖像標(biāo)注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便,，在圖像標(biāo)注領(lǐng)域其基本使用方法是：1.首先有一個比較好的預(yù)選模型2.用這個預(yù)選模型做自動標(biāo)注3.后期人工審核修正 貴州運動軌跡圖像識別模塊軟件慧視光電能夠深度定制RV1126系列的目標(biāo)識別模塊,。

AI的不斷應(yīng)用發(fā)展使得傳統(tǒng)的人工工作的弊端得到了很好的彌補(bǔ)。比如在圖像標(biāo)注這個領(lǐng)域,，傳統(tǒng)的標(biāo)注需要招聘大量的人員,，并且標(biāo)注圖像所耗費的時間精力也是不可估量的，而AI模型的出現(xiàn)讓這一切都成為過去,。利用慧視光電打造的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP,，就能夠針對場景識別進(jìn)行特有的模型部署訓(xùn)練，通過大量的訓(xùn)練,，讓AI學(xué)會自動標(biāo)注圖像,。平臺采用標(biāo)準(zhǔn)的AI算法開發(fā)流程，通過從需求分析,、數(shù)據(jù)制作到模型訓(xùn)練,、測試驗證以及模型部署幾個主要模塊,。

SpeedDP用于模型訓(xùn)練和評估測試的數(shù)據(jù)集是由一系列的圖像和標(biāo)注文件組成的，平臺支持多種開源數(shù)據(jù)格式如VOC和COCO,。而目前平臺共支持yolox系列和yolov8系列模型用于模型訓(xùn)練（分割任務(wù)支持yolov8模型）,，通過不斷額測試驗證，就能夠讓AI實現(xiàn)海思,、RockChip嵌入式硬件平臺等模型部署的可視化AI開發(fā)功能,。經(jīng)過驗證，訓(xùn)練成熟后的AI進(jìn)行標(biāo)注時,，通常情況下,，7-8ms就能標(biāo)注一張圖像，這是人工標(biāo)注遠(yuǎn)不能及的速度,。目前,，我司能夠為該平臺提供完整的人、車,、船等目標(biāo)檢測模型的數(shù)據(jù)提供,，也可以根據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)行特殊定制。各類船只識別的模塊定制,。

利用無人機(jī)實現(xiàn)智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率,，在很多行業(yè)都有應(yīng)用。像安防巡檢,、交通管理等,，飛在高空的無人機(jī)比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息,，再通過和地面巡邏的配合,，能夠有效減少工作量。但是在無人機(jī)識別的過程中會遇到很多問題,，比如當(dāng)環(huán)境變得復(fù)雜時,，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學(xué)習(xí)的算法,，它不是一成不變的,，它也需要適應(yīng)不同的環(huán)境，因此對于AI算法的訓(xùn)練也必不可少,。小型化低功耗的AI目標(biāo)識別模塊,。圖像識別模塊技術(shù)

慧視光電能夠深度定制RK3588系列的目標(biāo)識別模塊。山西邊海防圖像識別模塊提供商

多目標(biāo)跟蹤是指在連續(xù)的圖像中,，通過目標(biāo)檢測算法識別出每一幀中的目標(biāo),，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標(biāo)會不斷發(fā)生尺度,、形變,、遮擋等變化,，而且還會有目標(biāo)出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機(jī)所處環(huán)境可能受到外界影響導(dǎo)致抖動的情況（例如無人機(jī)高空檢測）,，就會給多目標(biāo)跟蹤造成一定的困難,。由于我們不能控制目標(biāo)，所以只能從視頻采集端維護(hù)跟蹤的穩(wěn)定性,。因此,，成都慧視針對于多目標(biāo)檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)化方法是：1.改進(jìn)目標(biāo)檢測,使用更加魯棒的目標(biāo)檢測算法。2.增強(qiáng)特征描述,，利用深度學(xué)習(xí)提取更高級別的語義特征,，這些特征對于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進(jìn)運動模型，在算法中加入對攝像頭運動的估計,，通過補(bǔ)償攝像頭運動來減小目標(biāo)真實運動與預(yù)測之間的差距,。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，設(shè)計更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法,，允許更大的距離閾值來匹配候選目標(biāo),。山西邊海防圖像識別模塊提供商