湖北AI智能目标跟踪

时间:2024年07月13日 来源:

基于以上强烈的市场需求,成都慧视光电技术有限公司推出了SpeedDP深度学习算法开发平台,该平台是一款专门针对AI零基础用户的低门槛AI开发平台,提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能。SpeedDP深度学习算法开发平台提供丰富的算法参数设置接口,满足不同用户业务场景的定制化需求。此外,慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台支持本地化服务器部署,数据敏感或对数据有保密需求的用户再也无需担心数据信息泄露的问题。目前慧视光电SpeedDP深度学习算法开发平台主要提供目标检测算法的开发功能,不同的用户可针对自己的业务场景进行AI算法的定制化开发以及算法模型的快速迭代优化。人工智能Artificial Intelligence、机器学习Machine Learning和深度学习Deep Learning通常可以互换使用。湖北AI智能目标跟踪

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即使是十分复杂的照片也可以使用机器学习进行分割,这也可以寻找异常情况。利用图像分割,计算机可以把一张图片分成其逻辑组成部分。例如,其可以根据车窗、挡风玻璃、车轮和转向等特征对汽车进行分类。由于图像分割,其可以区分几个逻辑部分。慧视光电自研的AI智能算法,具备不断训练学习的超高能力,搭载在开发的图像处理板上,就能实现上述功能。并且慧视光电能够为使用者提供AI训练的平台工具,为使用者节约大量的人力物力成本湖北AI智能目标跟踪慧视RV1126图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

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我国作为世界上邻国**多、边境线长的国家之一,拥有长达2.2万公里的边境线。很多不法分子常常利用边境复杂环境的特点进行非法偷渡,复杂的边境环境给我们的边防安防造成了极大的阻碍,但是即使面对这样的环境,边境安防也不可松懈。随着技术的发展,边境安防的模式也在不断进步,以往,我们都是依靠边境安防警察夜以继日的巡逻,漫长的边境线让我们的边境警察难以实现全覆盖。如今,随着边境安防系统的逐步建立,更加高效,更加省力的特点,让边境安防事半功倍。

图像识别以图像处理为基础,是指以图像为对象所开展的各种处理性工作,包括编码、压缩、复原及分割等。图像处理过程中,以图像输入后,一般情况下也会通过图像形态进行输出。在图像识别过程中,将处理后的图像输入,一般情况下输出类别与图像结构分析。也就是说,图像识别是一个自原始图像到物体类型的过程,原始图像经过图像处理后,抽取特征并加以分类对比,以图像样本库资源作为对比分析的参考依据,然后确定物体类型。从本质上来讲,可以将图像识别看作是对图像分类与描述进行研究的过程。在图像识别过程中,在对图像中物体进行检测分离之后,将物体特征提取出来,以形状、纹理特征等作为提取对象,一般将图像处理融入到图像特征提取环节中。待对比分析明确物体类型后,从结构层面上对图像进行分析。标注需要大量人工劳动一直是采用计算机视觉的主要障碍之一。

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传统意义上的图像跟踪主要分为两种,一种是通过在一定载体上安装定位设备并结合无线传输设备对载体的实时位置进行定位或描绘出移动轨迹,这种跟踪设备主要用于消防、户外探险等领域;另一种跟踪设备主要是指图像跟踪板,根据技术发展的过程,有基于DSP的图像跟踪板和基于AI芯片的图像跟踪板两种,其原理是通过提前在图像跟踪板中装入目标图像,跟踪板在视场内寻找类似的目标实时检测,找到之后进行实时跟踪。随着AI芯片的大规模应用,以及客户对跟踪板性能要求的提升,传统的基于DSP的图像跟踪技术已经难以达到应用的要求,很多总体单位对跟踪设备提出了智能学习、多目标检测、打了不管、更高的识别率等要求,基于AI的跟踪设备得到了越来越广泛的应用,例如各种空中侦查设备、抓捕设备、智能边海防设备、船用光电设备、智能化等都需要各种各样的智能图像跟踪设备进行匹配。用于安防监控及状态监测的摄像头数量的飞速发展。四川智慧监狱AI智能监控

用SpeedDP进行图像标注可以省下许多人力成本。湖北AI智能目标跟踪

小区出入口的管理分为人员管理和车辆管理两个部分。人员管理方面,随着生物识别技术的推广和系统集成程度的成熟,人员通道管理可采用IC卡、身份证、指纹、二维码、人脸识别或人证合一等多种认证方式通过后进入,可自动识别小区业主及常住住户,无需业主手动,系统识别确认后自动开门、点亮对应楼层。人员智能门禁设计在阻止非授权人员进入的同时方便业主进出,同时也能统计人员出入数量。基于人脸识别等生物识别应用,为业主及访客提供了更安全和便捷的出入管理方式。单元门入口及家庭入口也能实现智能化安防,通过信息的上传,安防设备能够自动识别来访人员是否为该楼栋的居民,只有经过授权的人才能进入该楼栋,保障业主隐私和安全。湖北AI智能目标跟踪

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