西藏穩(wěn)定目標檢測型號

成都慧視光電技術(shù)有限公司的RK3399Pro處理板是采用國內(nèi)AI智能芯片基礎上自主研發(fā)的智能算法圖像**處理板，植入其自主研發(fā)的智能圖像算法，基于輸入的可見光或者紅外的視頻流，可實時對目標進行自主檢測、識別或者手動鎖定，同時可以根據(jù)輸出目標的靶量信息，對目標進行實時跟蹤。支持二次開發(fā)，方便客戶快速集成?；垩壑悄軋D像處理板是慧視光電在國內(nèi)AI智能芯片基礎上，自主研發(fā)的具有智能圖像算法的處理板，可實時實現(xiàn)對目標的自主檢測、識別、跟蹤或者人為的鎖定、跟蹤，是目前國內(nèi)少數(shù)能夠提供穩(wěn)定成熟的國產(chǎn)化智能圖像處理平臺的單位之一。該產(chǎn)品是在RK3399pro圖像處理板的基礎上，加入一塊視頻接口擴展板組成，圖像處理板與擴展板之間通過1對1線束連接，從而提供更多的輸入視頻接口選擇。工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。西藏穩(wěn)定目標檢測型號

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)的價值、提升城市運行效率、有效推進數(shù)字化城市空間管理進程、提升城市品質(zhì)。商業(yè)層面，AI中臺作為基礎平臺架構(gòu)，可有效提升城市空間管理應用的開發(fā)速率與運行效果。隨著未來AI中臺的逐步擴張，可滿足城市空間管理的應用需求，抬高市場天花板，為商業(yè)進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，在可復用性、預測性、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。天津視頻目標檢測應用慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標檢測識別目標（人、車）。

隨著5G快速發(fā)展，一個萬物智能互聯(lián)的世紀應運而生，人工智能也隨著智能互聯(lián)的發(fā)展充滿了生機，市場對智能圖像處理板的要求也越來越高。隨著國內(nèi)相關(guān)行業(yè)市場對圖像處理板卡要求的日益提升，慧視光電推出了目前市場上基于RV1126的較小型的圖像處理板卡。產(chǎn)品作為人工智能通用平臺，用于城管、銀行、邊海防、電力、無人機與機器人、車輛集成等領域，快速對現(xiàn)有設備完成智能化升級。同時客戶可根據(jù)需求自己做適配的電源板、電氣接口等進行二次開發(fā)。

近年來我國相繼出臺光伏行業(yè)扶持政策，經(jīng)過多年發(fā)展革新，現(xiàn)已經(jīng)臨近產(chǎn)業(yè)爆發(fā)高峰點。國家能源局發(fā)布的《太陽能發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中提出，2020年，我國光伏發(fā)電飛速發(fā)展?，F(xiàn)在是光伏發(fā)展的比較好時機，同時也意味著，光伏行業(yè)距離激烈市場競爭越來越近?；垡暪怆姼鶕?jù)行業(yè)對設備數(shù)據(jù)監(jiān)控、報警機制及故障流程等實際業(yè)務需求，提出巡檢及日常管理設備監(jiān)控解決方案，并為其實現(xiàn)實時視頻可視化管理與運行狀態(tài)數(shù)據(jù)顯示功能、并設置報警機制、故障反饋、調(diào)查、分析、檢修流程?；垡旳I圖像處理板是高精度識別的板卡。

面對城市治理中高度碎片化和多樣性的治理場景，如城管業(yè)務中占道經(jīng)營、亂扔亂倒、亂搭亂建、亂停亂放等現(xiàn)象，可借助開發(fā)平臺的能力引擎，高效完成定制化算法的開發(fā)來輔助人工監(jiān)管。諸如慧視光電此類企業(yè)，基于行業(yè)硬件設備，運用自身的圖像算法和硬件平臺開發(fā)優(yōu)勢，推出了系列國產(chǎn)化圖像檢測與跟蹤智能處理板。由于每個地區(qū)所面臨的城市治理問題兼具共通性和個性化，因此從方案設計成本及高效交付的角度來看，采用中臺架構(gòu)依舊是相當有實用性的建設思路。中臺框架可以針對不同的場景靈活地調(diào)取適用的算法、邊端硬件設備以及云端的SaaS服務，快速針對場景的變化進行方案的調(diào)整與適配，從而完成方案的復用，減少低效的重復建設。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。山西快速目標檢測

智能圖像檢測在智慧校園的應用。西藏穩(wěn)定目標檢測型號

近年來，伴隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，深度學習在計算機視覺的許多問題，如圖像識別、人臉識別、目標檢測領域都取得了巨大成功，與傳統(tǒng)的目標檢測算法相比，深度學習算法具有更好的表達能力、更高的準確性，深度神經(jīng)網(wǎng)絡在模型架構(gòu)和學習過程上與人類認識和感知世界的神經(jīng)系統(tǒng)類似。目標檢測和識別現(xiàn)在是視覺方向熱門的研究課題，也一直是工業(yè)界重點研究的對象。近幾年，業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了各種各樣的檢測框架，不斷刷新各種性能指標，然而受限于工業(yè)應用的性能與成本要求，效率-精度平衡的檢測框架成為了優(yōu)先。團隊在該方向進行了一系列的優(yōu)化設計，創(chuàng)建了全新的移動端實時檢測框架，與其他流行的檢測框架相比，該模型架構(gòu)在準確性和延遲之間實現(xiàn)了更好的權(quán)衡，基于選用的硬件平臺，可以實現(xiàn)性能優(yōu)良的移動端實時物體檢測。西藏穩(wěn)定目標檢測型號