可靠目標(biāo)跟蹤生產(chǎn)企業(yè)

視覺跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(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，視覺目標(biāo)跟蹤在近十幾年里有了突破性的進(jìn)展，使得視覺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。振動(dòng)測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。可靠目標(biāo)跟蹤生產(chǎn)企業(yè)

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。陜西數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤RK3399處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤？

多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體，如動(dòng)物、人、車、建筑物等，與矩形標(biāo)注框等方法相比，多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實(shí)時(shí)形態(tài)，通過大量的多邊形標(biāo)注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中，標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具，將點(diǎn)連接起來形成一個(gè)封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度，相較于矩形框標(biāo)注更加費(fèi)時(shí)費(fèi)力，如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo)，則極大地影響工作效率。

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(diǎn)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(huì)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(jì)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(jì)算，它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今?；垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。

成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板，就是助力低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的傳感器技術(shù)設(shè)備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識(shí)別以及跟蹤的能力，在低空經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，能夠讓無人機(jī)實(shí)現(xiàn)智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030，具備6.0TOPS算力，是當(dāng)下國產(chǎn)圖像處理板的性能前列的產(chǎn)品，對于一些復(fù)雜應(yīng)用場景下的識(shí)別，RK3588是當(dāng)仁不讓。我司可以根據(jù)需求，定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口，實(shí)現(xiàn)快速適配應(yīng)用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026，整體呈小型化設(shè)計(jì)，尺寸小，整體功耗不大于4W，用在無人機(jī)領(lǐng)域，一不會(huì)過多占用空間，二不會(huì)增加無人機(jī)的功耗負(fù)擔(dān)，2.0TOPS的算力，也能滿足大多數(shù)應(yīng)用場景的需求。智能圖像跟蹤在機(jī)場周界中的應(yīng)用。可靠目標(biāo)跟蹤生產(chǎn)企業(yè)

RK3399搭載AI智能算法，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤。可靠目標(biāo)跟蹤生產(chǎn)企業(yè)

此前，九號(hào)電動(dòng)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(shí)別行人、障礙物，自動(dòng)規(guī)劃行駛路線，達(dá)成自動(dòng)駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的，其實(shí)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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)別畫面也不斷變化，如何精細(xì)的進(jìn)行識(shí)別，關(guān)系到車輛的行駛安全?？煽磕繕?biāo)跟蹤生產(chǎn)企業(yè)