目標(biāo)識(shí)別算法是一種深度學(xué)習(xí)算法，其聰明程度需要我們不斷訓(xùn)練，這就得益于大量的圖像標(biāo)注，通過(guò)對(duì)車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標(biāo)注，能夠讓AI更加聰明，標(biāo)注得越多，識(shí)別的精度就可能越高。但是大量的圖像標(biāo)注跟工作顯然會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個(gè)問(wèn)題。SpeedDP是一個(gè)深度學(xué)習(xí)AI算法訓(xùn)練開(kāi)發(fā)平臺(tái)，他能夠通過(guò)現(xiàn)有的算法模型或者自訓(xùn)練一個(gè)算法模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)新數(shù)據(jù)集的快速AI自動(dòng)標(biāo)注，以此反復(fù)，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時(shí)間?；垡昍K3399PRO圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。四川工業(yè)目標(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。可靠目標(biāo)跟蹤要多少錢(qián)無(wú)人機(jī)可能會(huì)受到敵方勢(shì)力或者強(qiáng)風(fēng)等因素干擾，造成不同幅度的振動(dòng)，從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。

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(jiǎn)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(kāi)發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，采用的是RK3588開(kāi)發(fā)而成，憑借其工業(yè)級(jí)的性能，6.0TOPS的算力，就能夠在車輛行駛過(guò)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(huà)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。

無(wú)人裝備作戰(zhàn)狼群，有“狼”負(fù)責(zé)偵查，有“狼”負(fù)責(zé)打擊，而有的“狼”則負(fù)責(zé)后勤保障，這種無(wú)人裝備集群作戰(zhàn)能夠有效輔助特種作戰(zhàn)?！皺C(jī)器狼”的升級(jí)之所以能夠滿足多樣化的任務(wù)，得益于其智能化的建設(shè)。就是下面這樣的一個(gè)"智慧眼"的加入，使得機(jī)器狼能夠自主完成許多任務(wù)。這個(gè)智慧眼由光學(xué)系統(tǒng)（彩色圖像）、攝像機(jī)、圖像處理、電源系統(tǒng)及機(jī)械結(jié)構(gòu)組成，然后在外面加上外殼，形成一個(gè)整體。而拆分來(lái)看，產(chǎn)品主要就由高清攝像機(jī)和高性能的圖像處理板組成。如何實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤？

進(jìn)入冬季，北方各地陸續(xù)出現(xiàn)冰凍天氣，給不少地方的保供電工作增添了難度。目前，大多數(shù)地方都采用無(wú)人機(jī)巡檢的模式，但是面臨如此寒凍的天氣，無(wú)人機(jī)也可能會(huì)“懈怠”。但是大面積覆冰的影響下，人工巡檢又很難到達(dá)很多區(qū)域，所以還是不得不依靠無(wú)人機(jī)，只是需要性能更加強(qiáng)悍的無(wú)人機(jī)。無(wú)人機(jī)電力巡檢依靠可見(jiàn)光或者紅外兩種方式進(jìn)行自動(dòng)巡視檢測(cè)，這其中，用于進(jìn)行圖像處理的傳感器性能尤其重要。面臨如此寒冷的天氣，圖像處理板能否正常工作十分關(guān)鍵，因此選對(duì)圖像處理板，關(guān)系整個(gè)寒冬的電力巡檢?；垡旳I板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。海南目標(biāo)跟蹤銷售廠家

穩(wěn)定的跟蹤算法哪家好？四川工業(yè)目標(biāo)跟蹤

序列圖像的差異通常是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的出發(fā)點(diǎn)，認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)是圖像差異的根本原因。但是，這是建立在背景本身不運(yùn)動(dòng)的前提下的。因此，在許多跟蹤系統(tǒng)中，比如車載，由于車的振動(dòng)導(dǎo)致傳感器位置的變化，表現(xiàn)在圖像上就是背景的運(yùn)動(dòng)，因此在做差圖像和背景自動(dòng)更新之前，都必須先經(jīng)過(guò)配準(zhǔn)，即讓所有圖像在都同一個(gè)坐標(biāo)系之下，以消除背景的運(yùn)動(dòng)。在不同的應(yīng)用場(chǎng)合，配準(zhǔn)的方法多種多樣，比如當(dāng)兩個(gè)圖像之間只有平移變化時(shí)，計(jì)算出它們的平移量即可實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)；由于平移變化對(duì)圖像的相位信息影響較大，在頻率域利用相位相關(guān)可以實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。四川工業(yè)目標(biāo)跟蹤