多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
在这个感知的过程中,需要对监控摄像头进行AI智慧化升级,通过在监控设备中加入慧视光电开发的RV1126图像处理板,就能实现对进出入的人、车、物进行AI智能识别跟踪锁定,让小区从“人过留影、车过留痕”的自动化访客管理,到未授权进社区人员的智能识别;从老人小孩出社区提醒,到老人小孩/陌生人轨迹查询与追踪,以及消防通道畅通性监测预警、AI周界报警、本地黑名单人员布防等安防举措,成功将各类社区风险挡在门外。可以说,图像处理板的应用能够增强小区的预警、应急能力,从而提升小区居民的安全感、幸福感。 慧视AI板卡能够凸显AI的智慧之能,变被动为主动,提供多种能主动预警的视频分析和人脸识别黑白名单管理。哪里有目标识别情况
在执行高空侦查、巡检、应急救援等任务时,无人机可能会受到敌方势力或者强风等因素干扰,造成不同幅度的振动,从而影响板卡能否正常完成任务,因此,振动测试就是为了保证慧视光电开发的AI图像处理板在这样的环境下也能稳定成像。在农业领域,无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作,有效地减少浪费和污染。在工作时,无人机可能会受到微风、电磁等影响导致无人机振动;此外,在山区,无人机受到地形影响需要不断改变飞行轨迹和高度来进行避障,也会影响板卡成像。而振动测试是否通过正是确定板卡能否在这样的环境下正常完成工作的关键手段。合格的板卡都是经过千锤百炼方能“登上战场”,成都慧视正是凭借这样的作风,才能成为各大企业信任的伙伴。青海目标识别郑重承诺慧视RK3399PRO板卡可以用于大型公共停车场。
Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片,植入公司自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别,并自动或人为选择目标进行锁定、跟踪,同时输出目标相对于视野中心的脱靶量信息。跟踪板的处理为瑞芯微新一代智能视觉芯片RV1126,基于四核ARMCortex-A7内核,内置2T算力(NPU),支持4K30FPSH.264/H.265视频编解码。基于瑞芯微自研的ISP2.0技术。RV1126可实现多级降噪、3帧HDR、黑光全彩技术特性。
定制下的RK3399图像处理板就能实现基本的接收可见光和红外视频、对目标进行跟踪、输出目标测偏量的功能(特别是典型目标(人、车)检测和识别)。并且能够同时识别处理多达8批目标,识别概率超过85%。此外,根据客户需求,还可以定制以下功能:波门自动搜索和波门引导跟踪功能;具有质心和模板匹配2种跟踪方式;具有跟踪波门手动/自动调节功能;质心跟踪方式下具有黑/白目标手动设置功能;具有十字分划显示/隐藏功能;具有十字分划位置调节功能;以十字中心1~4倍电子放大功能,步长0.1;具有较好的抗背景干扰和抗遮挡能力;具有“画中画”功能,“画中画”显示比例(显示框尺寸)可设置;具有视频输出功能;具有视频记录功能;具有OSD功能;具有自检功能;支持通过网口输出图像(RTSP推流)和接收发送控制指令(TCP协议);支持透传基本相机控制指令:变焦、变倍、通道切换等。RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。
无人机吊舱是慧视光电图像处理板一个重要应用方向,能够用于高空侦查、无人机巡检、边防守护、应急救援、智慧农业等多个行业。无人机飞行工作时本身会造成振动,加上无人机吊舱的作业环境复杂,很容易受到电磁、天气、物体、无线信号等干扰,所以为了稳定成像,对板卡的性能要求高,除了一般的高低温测试外,还需要测试板卡在不同频率发生振动时能否正常运行。慧视光电通过在垂直振动试验台上反复、多频率的测试,能够有效确定该图像处理板能否在不同环境下收到干扰时能否正常工作。用于安防监控及状态监测的摄像头数量的飞速发展。吉林专业目标识别创意
慧视RV1126图像跟踪板支持AI智能识别目标(人、车)。哪里有目标识别情况
索尼旗下的SONY-7520型号的摄像头作为高倍变焦镜头,能够广泛应用于安防、无人机吊舱、周界监控、边海防监控、森林防火等领域。特别是无人机吊舱,在图像处理板的赋能下,索尼7520相机能够让我们检测、追踪更多的细节,比如边海防监控跟踪、电力巡检、消防救灾、目标搜索跟踪等无人机航拍应用行业。
为了让相机具备强大的适应、工作能力,针对于无人机将会遇到的场景、工作要求,工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。 哪里有目标识别情况
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
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