高性能目标跟踪

目标识别算法是一种深度学习算法，其聪明程度需要我们不断训练，这就得益于大量的图像标注，通过对车辆行驶环境的数据集的大量标注，能够让AI更加聪明，标注得越多，识别的精度就可能越高。但是大量的图像标注跟工作显然会耗费大量的时间精力。而慧视SpeedDP的出现很好地解决了这个问题。SpeedDP是一个深度学习AI算法训练开发平台，他能够通过现有的算法模型或者自训练一个算法模型，实现对新数据集的快速AI自动标注，以此反复，帮助使用者提升算法性能。能够有效节约大量的时间。目标跟踪图像分析是人工智能的重要组成部分。高性能目标跟踪

在无人机摄像头的基础上加装慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板，这是一块轻型化、低功耗的图像处理板，用在无人机上面既不会过多占用空间，也不会过多消耗续航，通过目标识别算法的赋能，就可以针对像东北虎这样的动物AI自动识别，一旦识别到老虎的特征物体，无人机就能够立即锁定并抵近观察，为消防和公安提供精确坐标。Viztra-LE026图像处理板采用的是瑞芯微RV1126芯片，能够输出2.0TOPS的算力。而在算法方面，成都慧视能够提供一站式AI算法训练平台SpeedDP，通过对大量动物的标注数据集的模型训练，能够实现对新数据集的快速AI自动标注，然后提升识别算法的性能。江西目标跟踪服务电话慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案能够实现安全生产。

无人机在农业领域能够实现高效率的施肥、播种等操作。但是不同的作业环境对于无人机的工作性能要求不一样，同样的方案在平原地区适用，在高原地区就不行。因此针对于特殊作业环境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原这样地貌复杂、低气压、大温差的特点，参与智能化工作的各个部件需要符合这样作业环境特点的性能要求。不比平原的一马平川，高原由于环境复杂，地形起伏对于无人机的飞行也需要进行控制，无论是高度还是速度甚至距离都需要进行严格限制，防止出现撞机等事故。因此，这个方面的智慧化建设就需要无人机具备智能避障的功能，无人机需要在高速度或者远距离的情况下识别树木、电线杆、石头等障碍物，并能够实现避障。

无人机能够通过高空拍摄快速获取大范围、多角度的地面信息。但是传统的摄像头只能获取视频数据，对于许多需要进行数据分析的行业来说显然不够智能化，从无人机视频数据中快速获取提炼大量有价值的信息，不仅能够提升工作效率，还能够减少不小的成本支出。这就是无人机的AI识别能力。通过识别算法，在无人机工作时就对目标范围进行AI检测识别，从而提炼所需信息。这就需要对无人机进行智能化改造，可以在传统无人机吊舱中植入成都慧视开发的高性能AI图像处理板，如利用RK3588深度开发而成的Viztra-HE030图像处理板，6.0TOPS的算力能够快速处理无人机识别到的复杂画面信息，这样就有了硬件基础，剩下的就需要对自身算法进行不断优化提升。慧视光电开发的RK3588跟踪板智能目标识别及追踪，让目标无处可藏。

但这也遇到很多难点，通常情况下，视频回传的延迟大概在200ms左右，随着大量的弹打出，视频传输所需带宽就面临压力，如何在通信带宽有限的情况下，保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输，是分析改进这个工作需要解决的前期难点。针对于这个问题，慧视光电利用GS弱网高清音视频传输系统和RK3588打造的Viztra-HE030图像处理板结合，推出了低延迟低带宽图传解决方案。在一个窄带收发信道内，例如在信道有效带宽0.5Mb/s~2Mb/s内，多路视频和交互控制共用一对收发信道，信道支持数据透传，外部系统可以使用该信道，传输任意格式的数据；可实时调整视频码率，在低至500K带宽情况下依然可以回传清晰流畅的图像。可以使设备飞的更远、走的更远;可实现视频中继转发；能够基于H265实时视频编码；可实现基于视频流的“人在回路低延迟控制”。基于普通60帧相机，实现15ms的低延迟编解码，加上数据链传输延迟时间在30ms左右，目前业界前列。通用性强，使用更加灵活，适用更多应用场景；支持多路SDI视频在低至500K带宽情况下的同时传输（1080P60FPS），彻底解决“带宽苦恼”；整体时延约60ms（含相机、编解码、显示，不含传输），实现实时控制、实时打击。慧视微型双光吊舱能够实现昼夜成像。光纤数据目标跟踪型号

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在很长一段时间内，传统的粮库害虫检查方法是依靠人工巡检，用肉眼观察，逐仓筛查的方法，这种方法覆盖面不足且效率低下，筛查一次将耗费工作人员的大量时间精力。随着技术的发展，AI化的筛查逐步采用，通过算法的AI识别实现自动化筛查。方法基于高像素高清摄像机，实时远程监控粮库，一旦发现害虫就能够立即向管理平台发出告警，有效降低巡检成本和压力，提升工作效率。这之中，实现AI识别处理的传感器同样重要，面对复杂的粮库环境，一个高性能能够快速处理数据的图像处理板是关键。高性能目标跟踪