多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能...
图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。大华全景拼接设备采用特殊图像拼接处理芯片可以显示无缝拼接。利用全景拼接技术,将站厅的图像进行拼接展示,便于查看整体视频图像。慧视光电有几款图像处理板?江西算法防抖图像识别模块厂家
除了我们日常早出晚归的居住小区外,在商业办公楼也是如此,毕竟做这些研发的企业都聚集在这边,所以应用试点也是从这边开始。在智慧办公的楼宇中,我们可以录入每位员工的人脸数据,然后通过载有人脸识别技术的图像处理板,来识别员工是否为本大楼员工,然后还可以通过算法自动进行上下班打卡,当相应人员进入电梯时,又可以根据实现录入的数据自动按工作流程设定并按下电梯,这样就既可以解放进出员工的双手,又可以保护整栋楼宇的安全。河北RV1126处理板图像识别模块软件开发RK3588板卡的优势有哪些?
让深度学习能够如此大行其道的关键要素是数据,而占大数据总量60%以上的为视频监控数据,与此同时,视频监控领域的70%以上的数据分析是用来进行图像识别。深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用:人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪。深度学习算法不是简单地接收数据,它在吸收原有数据的基础上,能够增量式地提升模型的性能,给予数据的选择过程一种反馈——形成一种数据选择机制,能够分辨哪种类型的数据有助于持续提升模型性能,哪种类型的数据则是毫无帮助的——从而形成一种良性循环体系。
基于深度学习的人脸识别方法,以稀疏自编码神经网络和softmax分类器构建深度层次网络为例,并对该深度层次网络进行了训练。为了验证深度学习方法的人脸识别率,分别在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人脸数据库上做算法测评,测试内容有softmax分类器人脸识别、深度网络顶层微调算法和深度网络整体微调算法三个方面。对各个数据库的人脸图像进行的预处理有直方图均衡化、非局部均值算法、小波变换处理、Retinex图像增强算法以及同态滤波算法。另外,使用深度网络整体微调算法对低分辨率问题做了进一步验证。然后利用matlab GUI编程实现一个基于稀疏自编码神经网络和softmax分类器的人脸识别系统,该系统的深度层次网络的层次和节点可调,且具备完整的识别功能。远海牧场监控可以加装慧视RK3399Pro图像处理板。
在自动驾驶领域,我们需要面对复杂的行驶环境。相比高速场景,城市道路情况更加复杂,路口多、车道复杂,还有非机动车和行人。就比如在一个红绿灯路口,面对不同的方向,车辆就需要找到正确的车道,同时还需要防范行人和非机动车。但想要实现更高阶的自动驾驶,城市场景又是必经之路,不可能一直停留在高速及城市快速路的阶段,并且用户用车的场景中城市占比要远高于高速场景,因此高精度的目标识别就显得尤为关键,成都慧视开发的RK3588图像处理板具备工业级性能,能够实现快速精确的目标识别,且高精度的算法也能支撑复杂的城市道路环境。具备工业级性能的板卡有哪些?四川人流图像识别模块解决方案
慧视光电的工业级板卡有哪些?江西算法防抖图像识别模块厂家
在计算机的支持下,生产制造得以更加安全、智能、有效地运行。厂商使用计算机视觉技术预防机器故障,同时还能防止故障带来的高昂损失——这种预测性维护只是制造业运用计算机视觉技术的其中一例。同时这项技术还可以帮助我们监测包装过程,保证质量,减少劣质产品。尽管计算机视觉在实际生活中应用,但这项技术依然未进入深度开发时期。随着人类与机器继续合作,机器也会使用图像识别来自动解决更多的问题,人类双手将得到解放,从而更专注于高价值的劳动之中。江西算法防抖图像识别模块厂家
成都慧视光电技术有限公司专注技术创新和产品研发,发展规模团队不断壮大。目前我公司在职员工以90后为主,是一个有活力有能力有创新精神的团队。诚实、守信是对企业的经营要求,也是我们做人的基本准则。公司致力于打造***的电子元器件,光电子器件,通讯设备,仪器仪表。一直以来公司坚持以客户为中心、电子元器件,光电子器件,通讯设备,仪器仪表市场为导向,重信誉,保质量,想客户之所想,急用户之所急,全力以赴满足客户的一切需要。
多目标跟踪是指在连续的图像中,通过目标检测算法识别出每一帧中的目标,并在时间上跟踪它们的位置和状态。但目标会不断发生尺度、形变、遮挡等变化,而且还会有目标出现和消失的情况,再加上视频采集端的相机所处环境可能受到外界影响导致抖动的情况(例如无人机高空检测),就会给多目标跟踪造成一定的困难。由于我们不能...
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