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近年来，伴随着大数据时代的来临，深度学习在计算机视觉的许多问题，如图像识别、人脸识别、目标检测领域都取得了巨大成功，与传统的目标检测算法相比，深度学习算法具有更好的表达能力、更高的准确性，深度神经网络在模型架构和学习过程上与人类认识和感知世界的神经系统类似。目标检测和识别现在是视觉方向热门的研究课题，也一直是工业界重点研究的对象。近几年，业内出现了各种各样的检测框架，不断刷新各种性能指标，然而受限于工业应用的性能与成本要求，效率-精度平衡的检测框架成为了优先。团队在该方向进行了一系列的优化设计，创建了全新的移动端实时检测框架，与其他流行的检测框架相比，该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡，基于选用的硬件平台，可以实现性能优良的移动端实时物体检测。慧视光电助力电力巡检智能化进程。陕西可靠目标识别远程协助

目前的跟踪算法分为两大研究方向：相关滤波和深度学习，其中基于相关滤波的方法在实时性方面有明显的优势，而基于深度学习的方法在跟踪准确性和鲁棒性方面优势较高。慧视光电团队针对实际应用过程中情况，尤其是在相机抖动、目标遮挡、变形和环境干扰的情况下，结合硬件平台性能，对相关滤波和神经网络进行优化设计，可获得更佳的跟踪效果。针对红外弱小目标，常用的模板类方法因提取不到有效的目标特征，在受到大量背景信息的干扰下，会出现跟踪失效情况。慧视光电团队以点跟踪技术为主体，结合模板类跟踪方法去除相机抖动干扰，再加入对目标的运动预测，研发了一种性能优异的红外弱小目标跟踪技术，在反无人机、远距离目标弹窗等领域得到的良好的应用。贵州国产化目标识别远程协助智能图像处理，灵活高效的图像解决方案。

森林火灾是世界性林业重要灾害之一，具有突发性，灾害的发生的随机性，在较短的时间内能造成较大的损失的特点，每年都有一定数量的发生，造成林业资源的重大损失和全球性环境污染。一旦有火灾发生，就必须以极快的速度采取扑救措施，扑救是否及时，决策是否得当，重要原因都取决于对林火行为的发现是否及时，分析是否准确合理，决策措施是否得当。如何实现森林防火工作的规范化、科学化、信息化，真正做到早发现、早解决火灾隐情，排除森林火灾隐情。慧视光电的“慧眼”双光监测设备，基于AI识别技术开发，识别烟雾+明火,实时报警.。可以实现森林防火区24小时监测，可以获取山火，焚烧秸秆，烧纸等威胁线路安全的山火事件一旦发生山火灾情,便可及时发出报警，以便及时扑灭山火。

国内外安全形势正在发生深刻复杂变化。近年来，我国安全问题的综合性、复杂性、多变性明显增强，我国陆地边界和大陆海岸线长达4万多公里，沿边沿海地区情况复杂，自然环境各异，维护边海防安全稳定的任务繁重。针对边海防管理的需求，积极响应国家建设现代化边海防的决策，慧视光电成功研发生产系列国产化图像检测与跟踪智能处理板卡，是基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对目标进行锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。可用于防范边境上各种非法穿越、打架斗殴、非法偷渡等。RK3399搭载AI智能算法，实现目标识别与跟踪。

AI中台作为智慧城市及城市空间管理的引擎和大脑，可更好的提升城市中数据的价值、提升城市运行效率、有效推进数字化城市空间管理进程、提升城市品质。商业层面，AI中台作为基础平台架构，可有效提升城市空间管理应用的开发速率与运行效果。随着未来AI中台的逐步扩张，可满足城市空间管理的应用需求，抬高市场天花板，为商业进入者提供巨大的增量市场空间。AI中台赋能城市空间管理过程中，相比于之前的技术手段，在可复用性、预测性、创新性和对接数据平台等方面都更有优势，这是AI和中台相叠加后将两者优势结合的结果。更有效地满足城市空间管理者对数据充分挖掘、数据高效利用、各部门职能协同的迫切需求。智能图像处理板分析在边海防中的应用。湖北流畅目标识别软件

AI智能算法如何实现目标识别及跟踪？陕西可靠目标识别远程协助

每年我国校园事件、安全事故时有发生，每一次事故的背后都牵动着几个家庭的心，引发普遍的社会讨论。虽然问题的起因可能是多方面的，但是如何及时发现并制止是一个当前我们急需解决的问题。当前学校大多采用的是雇佣保安巡逻或者固定摄像头监控，但是并不能有效的解决问题，更多的是事后取证用。随着智能图像分析技术的的发展，我们在有限的摄像头监控范围内对人的行为进行分析，并对可疑行为及时报警，提醒安保的注意，及时处理，比如攀高行为分析、打架行为分析等等。陕西可靠目标识别远程协助

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