運(yùn)動(dòng)軌跡圖像識別模塊板卡公司

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-07-14

AI中臺作為智慧城市及城市空間管理的引擎和大腦,可更好的提升城市中數(shù)據(jù)的價(jià)值、提升城市運(yùn)行效率、有效推進(jìn)數(shù)字化城市空間管理進(jìn)程、提升城市品質(zhì)。商業(yè)層面,AI中臺作為基礎(chǔ)平臺架構(gòu),可有效提升城市空間管理應(yīng)用的開發(fā)速率與運(yùn)行效果。隨著未來AI中臺的逐步擴(kuò)張,可滿足城市空間管理的應(yīng)用需求,抬高市場天花板,為商業(yè)進(jìn)入者提供巨大的增量市場空間。AI中臺賦能城市空間管理過程中,相比于之前的技術(shù)手段,在可復(fù)用性、預(yù)測性、創(chuàng)新性和對接數(shù)據(jù)平臺等方面都更有優(yōu)勢,這是AI和中臺相疊加后將兩者優(yōu)勢結(jié)合的結(jié)果。更有效地滿足城市空間管理者對數(shù)據(jù)充分挖掘、數(shù)據(jù)高效利用、各部門職能協(xié)同的迫切需求。國產(chǎn)化處理板哪家好?運(yùn)動(dòng)軌跡圖像識別模塊板卡公司

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傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)需要依靠人對得到的監(jiān)控視頻進(jìn)行分析,耗時(shí)耗力。智能監(jiān)控系統(tǒng)可以通過目標(biāo)跟蹤、識別等技術(shù)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)場景的分析和異常檢測。隨著深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的快速發(fā)展,智能視頻分析技術(shù)已經(jīng)成為安防企業(yè)競爭的關(guān)鍵,相關(guān)技術(shù)已經(jīng)達(dá)到非常高的精度。傳統(tǒng)安防技術(shù)更多的是關(guān)注事后查證的有效性,但隨著高清攝像機(jī)的普及,如何利用這些資源使設(shè)備“活”起來,已經(jīng)成為越來越多安防企業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)。有了視頻分析,就可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)視頻中的異常情況,從而及時(shí)做出反應(yīng),減少損失。吉林RK3399Pro開發(fā)板圖像識別模塊算法定制慧視光電成功研發(fā)全國產(chǎn)化智能處理板。

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圖像識別顧名思義就是設(shè)備通過圖像掃描出來圖像里面的內(nèi)容,包括文案、物品信息資料等等;百度的圖像識別接口可以精細(xì)識別超過十萬種物體和場景,包含10余項(xiàng)高精度的識圖能力并提供相應(yīng)的API服務(wù),充分滿足各類開發(fā)者和企業(yè)用戶的應(yīng)用需求。通用物體和場景識別可識別超過10萬類常見物體和場景,接口返回大類及細(xì)分類的名稱,并支持獲取識別結(jié)果對應(yīng)的百科信息;還可使用EasyDL定制訓(xùn)練平臺,定制識別分類標(biāo)簽。適用于圖像或視頻內(nèi)容分析、拍照識圖等業(yè)務(wù)場景。

在城市空間管理中,AI中臺基于人工智能算法與視頻技術(shù)組件,深入道路交通、工作學(xué)習(xí)、生活?yuàn)蕵?、城市環(huán)境、互聯(lián)網(wǎng)信息等城市空間,形成智慧交通、客流管理、特定崗位管理、城市環(huán)境治理、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容安全等一系列產(chǎn)品模塊,應(yīng)用于車輛及行人違章行為自動(dòng)識別抓拍和報(bào)警推送、公共場所及大型活動(dòng)區(qū)域等地大規(guī)模客流疏導(dǎo)管理、服務(wù)窗口及工業(yè)崗位違規(guī)行為監(jiān)督管理、網(wǎng)絡(luò)暴恐內(nèi)容及敏感內(nèi)容審核等多種場景,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識別、智能分析與輔助決策等功能。圖像識別模塊可以在有些領(lǐng)域代替人員實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷監(jiān)測!

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目前的跟蹤算法分為兩大研究方向:相關(guān)濾波和深度學(xué)習(xí),其中基于相關(guān)濾波的方法在實(shí)時(shí)性方面有明顯的優(yōu)勢,而基于深度學(xué)習(xí)的方法在跟蹤準(zhǔn)確性和魯棒性方面優(yōu)勢較高?;垡暪怆妶F(tuán)隊(duì)針對實(shí)際應(yīng)用過程中情況,尤其是在相機(jī)抖動(dòng)、目標(biāo)遮擋、變形和環(huán)境干擾的情況下,結(jié)合硬件平臺性能,對相關(guān)濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),可獲得更佳的跟蹤效果。針對紅外弱小目標(biāo),常用的模板類方法因提取不到有效的目標(biāo)特征,在受到大量背景信息的干擾下,會(huì)出現(xiàn)跟蹤失效情況?;垡暪怆妶F(tuán)隊(duì)以點(diǎn)跟蹤技術(shù)為主體,結(jié)合模板類跟蹤方法去除相機(jī)抖動(dòng)干擾,再加入對目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)預(yù)測,研發(fā)了一種性能優(yōu)異的紅外弱小目標(biāo)跟蹤技術(shù),在反無人機(jī)、遠(yuǎn)距離目標(biāo)彈窗等領(lǐng)域得到的良好的應(yīng)用。成都RK3399智能處理板提供商。山西邊海防圖像識別模塊解決方案

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圖像識別技術(shù)也分為已下幾步:信息的獲取,預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。使用的圖像識別的AI收銀是基于兩款硬件——“L型支架和USB式識別計(jì)算棒”而運(yùn)行的,利用CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型),對圖像的特征進(jìn)行建模和提取,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型再訓(xùn)練過程中不斷優(yōu)化,根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征準(zhǔn)確識別圖像內(nèi)容。CNN不同于普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圖片處理這方面有更好的表現(xiàn)。對于任意圖像,像素之間的距離與其相似性有很強(qiáng)的關(guān)系,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)正是利用了這一特點(diǎn)。對于給定圖像,兩個(gè)距離較近的像素相比于距離較遠(yuǎn)的像素更為相似。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過消除大量類似的不重要的連接解決了這個(gè)問題。技術(shù)上來講,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對神經(jīng)元之間的連接根據(jù)相似性進(jìn)行過濾,使圖像處理在計(jì)算層面可控。對于給定層,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是把每個(gè)輸入與每個(gè)神經(jīng)元相連,而是專門限制了連接,這樣任意神經(jīng)元只能接受來自前一層的一小部分的輸入(例如3*3或5*5)。運(yùn)動(dòng)軌跡圖像識別模塊板卡公司

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