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YOLO算法具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì):快速高效:YOLO算法采用單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤,相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像,速度更快,適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用。準(zhǔn)確性較高:通過(guò)引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù),YOLO算法在目標(biāo)定位和類別預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性。多尺度處理:YOLO算法通過(guò)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)技術(shù),可以處理不同大小的目標(biāo),并保持對(duì)小目標(biāo)的有效檢測(cè)。端到端訓(xùn)練:YOLO算法可以進(jìn)行端到端的訓(xùn)練,避免了多階段處理的復(fù)雜性,簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)和使用。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。智能化目標(biāo)跟蹤應(yīng)用
視覺(jué)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域(人工智能分支)的一個(gè)重要課題,有著重要的研究意義;且在導(dǎo)彈制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航、人機(jī)交互、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究人員不斷地深入研究,視覺(jué)目標(biāo)跟蹤在近十幾年里有了突破性的進(jìn)展,使得視覺(jué)跟蹤算法不只是局限于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學(xué)習(xí)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和相關(guān)濾波器等方法,并取得了魯棒(robust)、精確、穩(wěn)定的結(jié)果。企業(yè)目標(biāo)跟蹤有什么AI圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。
在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,場(chǎng)景信息與目標(biāo)狀態(tài)的融合十分重要,首先,場(chǎng)景信息包含了豐富的環(huán)境上下文信息,對(duì)場(chǎng)景信息進(jìn)行分析及充分利用,能夠有效地獲取場(chǎng)景的先驗(yàn)知識(shí),降低復(fù)雜的背景環(huán)境以及場(chǎng)景中與目標(biāo)相似的物體的干擾;同樣地,對(duì)目標(biāo)的準(zhǔn)確描述有助于提升檢測(cè)與跟蹤算法的準(zhǔn)確性與魯棒性.總之,嘗試研究結(jié)合背景信息和前景目標(biāo)信息的分析方法,融合場(chǎng)景信息與目標(biāo)狀態(tài),將有助于提高算法的實(shí)用性能。慧視光電開(kāi)發(fā)的圖像處理板,具備高性能、高精度的特點(diǎn),能夠進(jìn)行精確的目標(biāo)跟蹤。
作為社區(qū)的基本單元,小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán),而在安防領(lǐng)域,小區(qū)更是守護(hù)家庭的門戶,如何更加高效的守護(hù)小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過(guò)技術(shù)的不斷革新,智慧安防逐漸成為這個(gè)方向。通過(guò)在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎(chǔ)上,應(yīng)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當(dāng)前先進(jìn)的信息化技術(shù),對(duì)居民小區(qū)安防系統(tǒng)進(jìn)行智能化升級(jí),加強(qiáng)對(duì)社區(qū)人、車、事、物、地、組織“信息進(jìn)行感知”,打造并集成出入口、智能門禁、信息卡口、移動(dòng)巡防、視頻監(jiān)控、報(bào)警聯(lián)防、信息發(fā)布、停車場(chǎng)、訪客、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng),也包括智慧物管安防綜合平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚、統(tǒng)一管理。RK3588圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。
傳統(tǒng)意義上的根據(jù)視頻的變化率報(bào)警,隨著由于計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用和數(shù)字圖像的發(fā)展,由于其設(shè)置的不靈活、虛警率高、不抗干擾及接口等方面的原因,正慢慢地面臨淘汰;另外,在重要的場(chǎng)所,比如具有戰(zhàn)略意義的油田油庫(kù),*倉(cāng)庫(kù),重要的機(jī)密場(chǎng)所、辦公地點(diǎn),水利大壩等等,傳統(tǒng)意義上的由人員操作控制鍵盤,鎖定目標(biāo),控制云臺(tái)的運(yùn)動(dòng)來(lái)跟蹤目標(biāo)的模式,由于存在監(jiān)視范圍大、人易疲勞和連續(xù)反應(yīng)速度遲緩等方面的缺陷,這些領(lǐng)域?qū)ψ詣?dòng)視頻跟蹤的需求日益迫切。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測(cè)的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。自主可控目標(biāo)跟蹤工程
智能目標(biāo)識(shí)別及追蹤,讓目標(biāo)無(wú)處可藏。智能化目標(biāo)跟蹤應(yīng)用
差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法,有其合理性,因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)能夠?qū)е聢D像的變化,相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系,或當(dāng)前圖像與背景圖像之間的關(guān)系,尤其是圖像差的關(guān)系,能較好地體現(xiàn)出運(yùn)動(dòng)所帶來(lái)的變化。復(fù)雜背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤由于有良好的應(yīng)用前景,成為當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點(diǎn)是監(jiān)控移動(dòng)的目標(biāo),它們或是非法侵入,或是通過(guò)關(guān)鍵的場(chǎng)景,總之是移動(dòng)才帶來(lái)了對(duì)它們實(shí)施監(jiān)控的可能。因此尋找移動(dòng)的目標(biāo)是圖像監(jiān)控的關(guān)鍵。智能化目標(biāo)跟蹤應(yīng)用