自主可控目標(biāo)跟蹤解決

在深度學(xué)習(xí)中，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個(gè)技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune），即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時(shí)候（只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個(gè)技巧是無(wú)法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測(cè)模型預(yù)訓(xùn)練過(guò)后，在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過(guò)程：盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂，但是檢測(cè)器仍無(wú)法檢測(cè)出測(cè)試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，機(jī)器就能夠精確檢測(cè)跟蹤圖像中的物體。成都這邊做跟蹤板卡的企業(yè)有沒(méi)有？自主可控目標(biāo)跟蹤解決

近年來(lái)，我國(guó)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(chē)方面，許多公共場(chǎng)所也開(kāi)始逐步落地應(yīng)用。一車(chē)一桿的系統(tǒng)，智能識(shí)別進(jìn)出入車(chē)輛，控制車(chē)輛進(jìn)出入，統(tǒng)計(jì)車(chē)位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車(chē)場(chǎng)的交通擁堵等問(wèn)題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車(chē)閘道裝有車(chē)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(chē)牌識(shí)別算法，在攝像頭獲取車(chē)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(chē)輛的合理出入，方面管理者優(yōu)化管理。海南目標(biāo)跟蹤好選擇RK2588搭載AI智能算法，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤。

成都慧視推出的深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)SpeedDP，它的主要功能就是幫助進(jìn)行算法模型的測(cè)試驗(yàn)證，進(jìn)行快速的針對(duì)大量數(shù)據(jù)的AI自動(dòng)標(biāo)注，然后提升自身算法能力。在無(wú)人機(jī)智能炮彈測(cè)試驗(yàn)證中，通過(guò)對(duì)原始算法的模型訓(xùn)練，能夠不斷評(píng)估算法的能力，然后對(duì)新的打擊數(shù)據(jù)集目標(biāo)進(jìn)行AI自動(dòng)標(biāo)注，讓算法在學(xué)習(xí)中不斷變得聰明。通過(guò)SpeedDP的應(yīng)用，能夠極大減少整個(gè)測(cè)試驗(yàn)證所需時(shí)間，減少人力成本支出，減少項(xiàng)目開(kāi)發(fā)周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標(biāo)注浪費(fèi)時(shí)間將更多的精力放在更重要的領(lǐng)域。

視覺(jué)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域（人工智能分支）的一個(gè)重要課題，有著重要的研究意義；且在導(dǎo)彈制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航、人機(jī)交互、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究人員不斷地深入研究，視覺(jué)目標(biāo)跟蹤在近十幾年里有了突破性的進(jìn)展，使得視覺(jué)跟蹤算法不只是局限于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和相關(guān)濾波器等方法，并取得了魯棒（robust）、精確、穩(wěn)定的結(jié)果。慧視RK3588圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。

無(wú)人機(jī)在高速公路巡檢中的作用越來(lái)越突出，特別是在十一黃金周這樣的出行高峰，高速公路的安全和暢通至關(guān)重要。傳統(tǒng)的巡檢模式受到人力物力以及時(shí)空的限制，弊端很大，難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)大面積的監(jiān)控疏導(dǎo)。無(wú)人機(jī)靈活機(jī)動(dòng)的特點(diǎn)則能夠很好的彌補(bǔ)時(shí)空的局限，而想要進(jìn)一步減少人力物力的付出，則需要打造智能化的無(wú)人機(jī)，通過(guò)AI賦能，讓無(wú)人機(jī)更加聰明。打造智能化無(wú)人機(jī)可以在無(wú)人機(jī)吊艙的基礎(chǔ)上加裝高性能的AI圖像處理設(shè)備，成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板憑借6.0TOPS的算力，用在十一黃金周這樣的出行高峰期就能夠很好地勝任工作，板卡采用了國(guó)產(chǎn)化芯片RK3588，在算法的賦能下，能夠?qū)崿F(xiàn)高效巡檢。RK3399處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤？福建高性能目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)是防溺水技防手段中應(yīng)用比較廣的。自主可控目標(biāo)跟蹤解決

當(dāng)兩個(gè)圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時(shí)，往往使用基于控制點(diǎn)的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點(diǎn)匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點(diǎn)，例如，灰度局部極大值、局部邊緣、角等，與另一幀圖像中的同類(lèi)特征點(diǎn)作匹配，從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實(shí)的觀(guān)點(diǎn)看，在全部特征點(diǎn)中，只有部分能得到正確的匹配，這是因?yàn)樘卣鼽c(diǎn)尋找算法并非完美無(wú)缺。特征點(diǎn)匹配方法具有：處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)具體的振動(dòng)情況，選擇合適的特征點(diǎn)和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點(diǎn)。目前的研究工作都致力于圖像間的自動(dòng)配準(zhǔn)，如直接相關(guān)匹配，基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn)，利用封閉輪廓的形心作為控制點(diǎn)的配準(zhǔn)等。自主可控目標(biāo)跟蹤解決