广东无源目标跟踪

传统的工地，基本是靠人在监督、管理，监督管理人员一旦监督不到位就会出现纰漏，引发事故隐患，因此管理人员和施工人员、管理人员和项目之间不能实时有效的沟通，导致管理人员难以管理项目和施工人员的工作情况，造成项目进度慢、人员安全难管控的问题。而智慧工地的建立可以有效的对工地进行管理。下面我们重点介绍AI算法在智慧工地中起到的作用。1.安全帽监控：可以通过对监控视频的图像处理，有效的实时监控施工人员是否配带安全帽，如果没有佩戴，那么会对相关人员进行框选，然后在后台报警。2.安全作业监控：可以通过对监控视频的图像处理，对违规区域作业进行有效监督。3.物资监控与防盗：可以对进入设定的监控区域内的可疑人员进行有效的提醒，从而起到有效监督物资。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。广东无源目标跟踪

智能交通控制是“智慧城市”的关键内容之一。在城市的主干道，尤其是十字路口，对车辆、行人等目标的自动检测与跟踪是智能交通系统的重要任务，而基于深度学习的目标跟踪技术在其中起着重要作用，借助于云平台，能够及时有效地实现对交通状态的感知，从而提高整个城市的交通效能。成都慧视光电技术有限公司专注于图像处理领域，在人工智能算法、激光雷达、红外图像处理、目标识别与追踪、窄带传输等方面积累了丰富的经验和成果。研发团队由行业沉淀了十余载的人员组成，并与南京大学、电子科技大学等学府实验室达成深度合作，公司致力于成为基于图像的智能方案提供商。广东无源目标跟踪快速移动的汽车怎么锁定跟踪？

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。

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-CNN，一个由全深度CNN组成的单一统一对象识别网络，提高了检测的准确性和效率，同时减少了计算开销。该模型集成了一种在区域方案微调之间交替的训练方法，使得统一的、基于深度学习的目标识别系统能够以接近实时的帧率运行，然后在保持固定目标的同时微调目标检测。给我一个做跟踪板卡的商家？

海上搜救的关键在于及时发现被救对象，需要较强的技术系统等支持。目前我国海上搜救是采用救助船或救助直升机上简单的观测仪和照明系统的视觉搜索方法，也有经常生活在海边的居民他们的经验也比较丰富，更能及时活得信息。但是在能见度不良或夜晚进行搜救时，如何快速搜寻检测遇险目标，并对检测到的目标进行甄别和确认成为快速有效搜救的关键。慧视光电研发的目标识别与跟踪智能处理板，可实现对航海搜救雷达目标进行识别并锁定目标进行跟踪，有助于确定搜救范围，可提高海上搜救行动的速度和效率。慧视RV1126图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。广东无源目标跟踪

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近年来，随着人工智能的发展，无人机的使用呈现出飞速增长，而无人机对目标的自主检测、自主跟踪是极具难度的研究方向之一，这与智慧交通、智慧仓库、智能电力电缆巡检、重要设施的监测等应用密切相关。吊舱是无人机的重要组成部分，而光电吊舱一般由可见光（或者红外）、图像处理板、伺服等部分组成，图像处理板通过前端的图像对目标进行检测并根据需要对目标进行跟踪，同时可能按照具体需要输出目标的坐标数据等信息，因此图像处理板成为了光电吊舱的重要部件之一，起到关键的链接、数据处理的作用。早期光电吊舱因为体积大、重量重、成本高，主要应用在较大的飞机上，尤其作战的飞机。随着民品无人机的发展，大多数四旋翼机的起飞重量小于15公斤，导致了机载设备的有效载荷和电池续航能力非常有限。在这种情况下，如何降低功耗、减少体积同时又不降低性能成为小型无人机的研究热点。慧视光电响应行业需求，经过技术的不断迭代更新，推出了全国产化的RV1126处理板，该处理板支持基于深度学习的目标检测算法（人、车以及特定目标）、支持SDI高清/标清视频输出、支持叠加OSD信息，重量只有5g，直径*37mm，基本达到了尺寸的要求。广东无源目标跟踪