YOLO单卷积神经网络在一次评价中直接从全图中预测多个boundingboxes和类概率,在全图上训练并直接优化检测性能,同时学习目标的泛化表示。然而,YOLO对边界框预测施加了严格的空间约束,限制了模型可以预测的相邻项目的数量。成群出现的小物件,如鸟类,对于此模型也同样有问题。fasterR-CN...
基于特征匹配的跟踪方法不考虑运动目标的整体特征,通过有目的的提取序列图像中的过零点、边缘轮廓、线段等相关特征或是部分特性,并建立匹配模板,对目标对象进行特征匹配,达到对目标对象跟踪的目的。假定运动目标可以由惟一的特征**表达,搜索到该相应的特征就认为跟踪上了运动目标。除了用单一的特征来实现跟踪外,还可以采用多个特征信息融合在一起作为跟踪特征。该算法主要包括特征提取和特征匹配两个方面。其中,特征提取指的是针对所包含的目标对象的序列图像选择合适的目标跟踪特性。全国产化处理板哪家好?信息化目标跟踪好选择
视频监控中的多目标跟踪(MTT)是一项重要而富有挑战性的任务,由于其在各个领域的潜在应用而引起了研究人员的大量关注。多目标跟踪任务需要在每帧中单独定位目标,这仍然是一个巨大的挑战,因为目标的外观会立即发生变化,并且会出现极端的遮挡。除此之外,多目标跟踪框架需要执行多个任务,即目标检测、轨迹估计、帧间关联和重新识别。多目标跟踪分为目标检测和跟踪两个主要任务。为了区分组内对象,MTT算法将ID与在特定时间内保持特定于该对象的每个检测到的对象相关联。然后利用这些ID来生成被跟踪对象的运动轨迹。工业目标跟踪产品成都RK3588智能跟踪板提供商。
成都慧视光电技术有限公司技术团队长期从事智能图像处理技术与产品的研究工作,在深度学习、目标检测、目标跟踪识别和图像认知等领域积累大量相关技术基础,进行相关产品的预研开发,并在关键技术上不断关注学习全球前沿技术发展,结合所专注的产品领域,持续改进、不断创新。研发的相关软件应用于轨道交通、船舶防撞、电力运维、边海防周界等各个领域,且取得应用方的一致认可。搭载算法的处理板也大量用于安防监控、工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。
近年来,我国多地智慧城市建设取得较好的成效,诸多创新技术和解决方案得到广泛应用。而在智慧停车方面,许多公共场所也开始逐步落地应用。一车一杆的系统,智能识别进出入车辆,控制车辆进出入,统计车位空缺数,在很大程度上能够优化公共停车场的交通拥堵等问题,能够提高安全和通行效率。智慧停车闸道装有车牌识别的机箱,该机箱集摄像头、图像处理板、显示屏、内存卡等设备于一体,其中图像处理板内置车牌识别算法,在摄像头获取车牌照片后,板卡算法就能进行快速又高精度的信息识别,并上传数据到后端控制中心,能够有效控制车辆的合理出入,方面管理者优化管理。RK3588处理板,智慧视觉应用开发板。
在深度学习中,解决训练数据不足常用的一个技巧是“预训练-微调”(Pretraining-finetune),即大数据集上面预训练模型,然后在小数据集上去微调权重。但是,在训练数据极其稀少的时候(只有个位数的训练图片),这个技巧是无法奏效的。图2展示了一个检测模型预训练过后,在单张训练图片上微调的过程:尽管训练集上逐渐收敛,但是检测器仍无法检测出测试图片中的物体。这反映出了“预训练-微调”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP经过大量的数据训练后,机器就能够精确检测跟踪图像中的物体。慧视RV1126图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。信息化目标跟踪好选择
智能图像处理板在边海防中的应用。信息化目标跟踪好选择
为认真落实城市“智慧化”建设要求,加速推进智慧港口建设,逐步构建智慧港口建设体系,实现全过程、全区域、全要素智慧化提能增效。慧视光电利用物联网、云计算和AI技术,不断探索基于数字化的适合企业自身实情的解决方案,按下智慧港口建设的“快进键”。通过AI赋能,针对港口安防监控,慧视光电成功研发“慧眼”双光相机,采用平行双光路光学设计。产品可同时采集可见光和红外两路模拟视频数据,并基于采集到的实时视频流,实现目标锁定、目标跟踪功能。目标锁定与跟踪状态下,产品可在输出视频图像的同时,输出目标相对与产品光轴的实时视线角信息(方位、俯仰)。实现港口智慧化管理,提升管理效率,降低人工成本。信息化目标跟踪好选择
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