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Viztra-LE034圖像跟蹤板支持AI智能識別目標(biāo)(人、車);具有波門自動搜索和波門引導(dǎo)跟蹤功能;能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行跟蹤,并輸出目標(biāo)測偏量;同時具有質(zhì)心和模板匹配2種跟蹤方式;跟蹤目標(biāo)支持波門自適應(yīng);支持跟蹤丟失后重新檢測,具有較好的抗背景干擾和抗遮擋能力等特點(diǎn)。能夠廣泛應(yīng)用于機(jī)載吊艙、電子哨兵、邊海防監(jiān)控、智能周界,邊海防監(jiān)控系統(tǒng)等場景。為快速應(yīng)用的成品系列,Viztra-LE034圖像跟蹤板擁有4路通用型視頻輸入輸出接口,能夠快速落地應(yīng)用,減少開發(fā)時間。安防系統(tǒng)應(yīng)該采用哪些技術(shù)?貴州小體積圖像識別模塊產(chǎn)品
在公共安全中智能機(jī)器人可以為執(zhí)法部門提供快速、高效和準(zhǔn)確的響應(yīng),以應(yīng)對眾多公共安全挑戰(zhàn)和緊急情況。它們不僅可以幫助進(jìn)行監(jiān)測和監(jiān)視,還可以幫助保護(hù)公民的生命和財產(chǎn)。這將改善全球社區(qū)的整體安全和保障。在高風(fēng)險區(qū)域,例如公共交通樞紐、體育場館、機(jī)場等的實(shí)時監(jiān)控和警報。智能機(jī)器人的這一特性,有助于執(zhí)法部門進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控和安全保障。在交通領(lǐng)域有助于管理交通流量、監(jiān)控事故和其他安全隱患以及應(yīng)對道路上的任何緊急情況。重慶智能圖像識別模塊技術(shù)為什么要選擇成都慧視開發(fā)的RK3588圖像處理板。
在地鐵站的上下扶梯、大客流通道等處,容易發(fā)生乘客摔倒事件。當(dāng)客流量較大且未能及時發(fā)現(xiàn)時,容易進(jìn)一步導(dǎo)致?lián)矶碌仁录?,?dǎo)致乘客人身安全收到威脅。如果能及早發(fā)現(xiàn)乘客摔倒事件,運(yùn)營人員可及時對客流進(jìn)行疏導(dǎo),避免危險升級,有效減少安全生產(chǎn)事故的發(fā)生。搭載圖像識別技術(shù)的相機(jī)識別乘客摔倒(重心下移)的動作,將跌倒報警上報平臺平臺接收前端相機(jī)報警,進(jìn)行報警圖標(biāo)和報警聲音提示,并關(guān)聯(lián)現(xiàn)場的實(shí)時視頻、報警錄像視頻、報警圖片等信息,運(yùn)營人員根據(jù)報警提示進(jìn)行現(xiàn)場情況復(fù)核確認(rèn),并按照地鐵運(yùn)營處置要求進(jìn)行相應(yīng)處置。
因此,種種經(jīng)歷告誡我們,校園安全不僅關(guān)乎孩子們的安全,還關(guān)乎整個社會的發(fā)展。我們需要給孩子們一個安全的學(xué)習(xí)環(huán)境!基于這樣的共識,成都慧視就推出了校園安全的守護(hù)方案。在校園各個角度安裝AI攝像頭,這類攝像頭搭載了慧視光電開發(fā)的viztra-le034等圖像處理板,內(nèi)置高精度的目標(biāo)識別跟蹤算法,能夠增加校園內(nèi)安全管理的預(yù)警能力。AI攝像頭由各視頻監(jiān)控點(diǎn)和視頻報警設(shè)備組成,其中各監(jiān)控點(diǎn)利用視頻監(jiān)測、采集重要場所發(fā)生異常情況的信息和其他有效信息,并控制攝錄系統(tǒng)快速采集圖像信息;所有這些視頻可以通過數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)傳輸給視頻報警系統(tǒng),通過視頻分析算法進(jìn)行分析、篩選、分類整理、完成設(shè)定的配置和報警相應(yīng)的功能。RV1126板卡支持定制嗎?
索尼旗下的SONY-7520型號的攝像頭作為高倍變焦鏡頭,能夠廣泛應(yīng)用于安防、無人機(jī)吊艙、周界監(jiān)控、邊海防監(jiān)控、森林防火等領(lǐng)域。特別是無人機(jī)吊艙,在圖像處理板的賦能下,索尼7520相機(jī)能夠讓我們檢測、追蹤更多的細(xì)節(jié),比如邊海防監(jiān)控跟蹤、電力巡檢、消防救災(zāi)、目標(biāo)搜索跟蹤等無人機(jī)航拍應(yīng)用行業(yè)。為了讓相機(jī)具備強(qiáng)大的適應(yīng)、工作能力,針對于無人機(jī)將會遇到的場景、工作要求,工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。板卡定制選成都慧視。四川小體積圖像識別模塊平臺
圖像識別模塊監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)是防溺水技防手段中應(yīng)用比較廣的。貴州小體積圖像識別模塊產(chǎn)品
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別方法,以稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax分類器構(gòu)建深度層次網(wǎng)絡(luò)為例,并對該深度層次網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。為了驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)方法的人臉識別率,分別在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人臉數(shù)據(jù)庫上做算法測評,測試內(nèi)容有softmax分類器人臉識別、深度網(wǎng)絡(luò)頂層微調(diào)算法和深度網(wǎng)絡(luò)整體微調(diào)算法三個方面。對各個數(shù)據(jù)庫的人臉圖像進(jìn)行的預(yù)處理有直方圖均衡化、非局部均值算法、小波變換處理、Retinex圖像增強(qiáng)算法以及同態(tài)濾波算法。另外,使用深度網(wǎng)絡(luò)整體微調(diào)算法對低分辨率問題做了進(jìn)一步驗(yàn)證。然后利用matlab GUI編程實(shí)現(xiàn)一個基于稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax分類器的人臉識別系統(tǒng),該系統(tǒng)的深度層次網(wǎng)絡(luò)的層次和節(jié)點(diǎn)可調(diào),且具備完整的識別功能。貴州小體積圖像識別模塊產(chǎn)品