YOLO算法具有以下几个明显的优势:快速高效:YOLO算法采用单次前向传播的方式进行目标检测和跟踪,相比传统方法的多次扫描图像,速度更快,适用于实时应用。准确性较高:通过引入先进的卷积神经网络和相关技术,YOLO算法在目标定位和类别预测方面具有较高的准确性。多尺度处理:YOLO算法通过特征金字塔网络...
随着社会经济的发展,近年来汽车保有量持续上涨,同样的产生的汽车事故也越来越多。夜间行车的事故率要比白天高一半以上,因为夜晚行驶车辆时,光线不足、可视范围减少,会让驾驶人难以做出准确的判断,一旦有突发情况,驾驶人很难及时控制车辆,容易发生事故。针对这一情况,建议使用慧视光电的“慧眼”双光监测设备,可实现白天黑夜24小时监测车辆外界情况,利用红外线技术将黑暗变得如同白昼,使驾驶员在黑夜里看得更远更清楚,可及时识别外来车辆或则路面情况(积水识别、路面裂缝识别等),及时告警提示驾驶人员,提高驾驶安全性。给我推荐一个做跟踪板卡的企业?高性能目标跟踪型号
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。安徽什么目标跟踪RK3588作为工业级图像处理板能够进行大量的目标识别信息处理。
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。
面对城市治理中高度碎片化和多样性的治理场景,如城管业务中占道经营、乱扔乱倒、乱搭乱建、乱停乱放等现象,可借助开发平台的能力引擎,高效完成定制化算法的开发来辅助人工监管。诸如慧视光电此类企业,基于行业硬件设备,运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪智能处理板。由于每个地区所面临的城市治理问题兼具共通性和个性化,因此从方案设计成本及高效交付的角度来看,采用中台架构依旧是相当有实用性的建设思路。中台框架可以针对不同的场景灵活地调取适用的算法、边端硬件设备以及云端的SaaS服务,快速针对场景的变化进行方案的调整与适配,从而完成方案的复用,减少低效的重复建设。AI算法赋能下的图像处理板能够进行智能目标识别。
成都慧视光电技术有限公司推出的国产化图像检测与跟踪智能处理板——RV1126处理模块,具有以下特点①处理模块使用瑞芯微的RV1126芯片,RV1126是一个高性能、低功耗的视觉处理SOC,具有丰富的外设和功能特性,尤其适合AI相关的应用;②4核CortexA7,每个核具有独自的NEON和FPU,每个核具有32KB的一级数据缓存和一级指令缓存,4核共用512KBL2缓存;③两个MIPICSI/LVDS/SubLVDS视频输入接口,每个接口支持4lane,MIPICSI每个lane的比较大速率为2.5Gbps/lane,LVDS比较大速率为1Gbps/lane;④ISP支持的最大分辨率为4416x3312;⑤支持H264,H265视频编码,比较大支持4096x2304@30fps;⑥神经处理单元(NPU),运算能力达到2Tops,支持INT8和INT16;⑦包含一个RISCV微控制器RK2588搭载AI智能算法,实现目标识别与跟踪。高性能目标跟踪型号
RK3399图像处理板识别概率超过85%。高性能目标跟踪型号
AI智能图像分析作为人工智能的重要组成部分,随着人工智能的研究,也逐步被广泛应用于各种基于深度学习算法的应用领域中,比如无人驾驶、医疗系统等等。成都慧视光电技术有限公司为了满足行业的应用需求,在以国内智能芯片RK3399、RK3399Pro、RV1126的基础上推出了一系列自主研制的全国产化的图像处理板、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RK1126处理板等产品,支持基于深度学习算法的多种目标的实时检测,产品已广泛应用于监狱、看守所、校园安保、银行、边海防监控、园区周界等场景。高性能目标跟踪型号
YOLO算法具有以下几个明显的优势:快速高效:YOLO算法采用单次前向传播的方式进行目标检测和跟踪,相比传统方法的多次扫描图像,速度更快,适用于实时应用。准确性较高:通过引入先进的卷积神经网络和相关技术,YOLO算法在目标定位和类别预测方面具有较高的准确性。多尺度处理:YOLO算法通过特征金字塔网络...
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