光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

基于視頻目標(biāo)檢測和跟蹤的一般流程是：通過目標(biāo)檢測，找到目標(biāo)；對目標(biāo)特征進行描述，初步估計目標(biāo)的運動矢量；根據(jù)運動狀態(tài)，進入目標(biāo)跟蹤，對傳感器的姿態(tài)，比如水平方位、垂直方位和焦距等進行調(diào)整；跟蹤到目標(biāo)后，對目標(biāo)特征進行更新，并對目標(biāo)的運動進行預(yù)測后，進入下一輪的跟蹤過程。目標(biāo)跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術(shù)細節(jié)很多?；垡暪怆婇_發(fā)的高性能目標(biāo)跟蹤圖像跟蹤板在自研目標(biāo)跟蹤算法的作用下，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度低延遲的視頻目標(biāo)鎖定跟蹤。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標(biāo)識別。光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù)，對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標(biāo)范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復(fù)雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎(chǔ)，剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。哪些目標(biāo)跟蹤型號慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預(yù)警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。

激光反無設(shè)備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設(shè)備部署在預(yù)定區(qū)域，AI圖像處理板在算法的加持下，實現(xiàn)對禁飛區(qū)域空中目標(biāo)的24小時不間斷AI巡邏，能夠快速發(fā)現(xiàn)、鎖定、處置目標(biāo)，在數(shù)秒內(nèi)利用高能激光毀傷無人機目標(biāo)。要想到達更加精細的識別目的，板卡的性能很關(guān)鍵，同時視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量同樣重要。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節(jié)，這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時，就能夠獲取更多信息，識別的精度就會提升。像成都慧視開發(fā)的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點，通過RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實現(xiàn)更精細的數(shù)據(jù)處理。

我國西部地區(qū)地形復(fù)雜、天氣多變，許多電網(wǎng)架設(shè)在高山流水之間，給電網(wǎng)的巡檢維護造成了不小的困難。于是，不同于傳統(tǒng)人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應(yīng)用。這種方式采用無人機加智能化機器人，其中無人機承擔(dān)巡檢工作，而智能化機器人進行維護，兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙，吊艙內(nèi)置圖像識別傳感器，工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式，找出問題所在。無人機機動性靈活性十足，能夠便捷去到許多人工難以到達的區(qū)域，巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業(yè)，效率成倍提升。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)（人、車）。

如今，無人機在我們生活中的應(yīng)用越來越廣。例如無人機巡檢安防領(lǐng)域，無人機能夠到達人無法觸及的一些角度，能夠很大程度上擴大安防檢查的覆蓋面。在工地、電力、化工等行業(yè)，晚上巡檢是必不可少的環(huán)節(jié)，并且晚上巡檢還能發(fā)現(xiàn)白天無法看到的一些問題，在白天，一般的相機效果很好，能夠看到非常清晰的監(jiān)控畫面，但是到了晚上，就心有余而力不足。這是因為以前大多數(shù)相機都是可見光相機，在晚上光源不佳時，就會出現(xiàn)成像模糊、漆黑。這種解決辦法是采用紅外熱像儀傳感器，即使在漆黑的夜晚，通過紅外成像也能展現(xiàn)出清晰的畫面。RK3588處理板，智慧視覺應(yīng)用開發(fā)板。江蘇目標(biāo)跟蹤批發(fā)商

慧視RV1126圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

另外，經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤，在目標(biāo)上提取一些特征點，然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點，統(tǒng)計得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過程中，需要不斷補充新的特征點，刪除置信度不佳的特征點，以此來適應(yīng)目標(biāo)在運動中的形狀變化。本質(zhì)上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后，經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄，這主要是因為這些經(jīng)典方法無法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化，它們的魯棒性和準確度都被前沿的算法所超越，但是，了解它們對理解跟蹤過程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的應(yīng)用，常常被當(dāng)作一種重要的輔助手段。光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品