成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適，工業(yè)級芯片RK3588的加持下，至高輸出6.0TOPS的算力，足以滿足工業(yè)檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車，湖面船舶的檢測，如果不是特殊需求，選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro，基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu)；CPU主頻1.8GHz；能夠輸出3.0TOPS的算力，在我司高精尖目標(biāo)識別算法的賦能下，就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別?；垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)（人、車）。工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家

當(dāng)兩個圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時，往往使用基于控制點的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點，例如，灰度局部極大值、局部邊緣、角等，與另一幀圖像中的同類特征點作匹配，從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實的觀點看，在全部特征點中，只有部分能得到正確的匹配，這是因為特征點尋找算法并非完美無缺。特征點匹配方法具有：處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點。根據(jù)具體的振動情況，選擇合適的特征點和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準(zhǔn)，如直接相關(guān)匹配，基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn)，利用封閉輪廓的形心作為控制點的配準(zhǔn)等。工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。

之所以能產(chǎn)生這種可見運動或表觀運動,是因為物體以不同的速度在不同的方向上移動,或者是因為相機(jī)在移動(或者兩者都有)在很多應(yīng)用程序中,跟蹤表觀運動都是極其重要的。它可用來追蹤運動中的物體,以測定它們的速度、判斷它們的目的地。對于手持?jǐn)z像機(jī)拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動或減小抖動幅度,使視頻更加平穩(wěn)。運動估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲。被跟蹤的運動可以是稀疏的(圖像的少數(shù)位置上有運動,稱為稀疏運動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運動,稱為稠密運動)跟蹤視頻中的特征點從前面章節(jié)介紹的內(nèi)容可以看出,根據(jù)特殊的點分析圖像,可以使計算機(jī)視覺算法更加實高效?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，場景信息與目標(biāo)狀態(tài)的融合十分重要，首先，場景信息包含了豐富的環(huán)境上下文信息,對場景信息進(jìn)行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗知識,降低復(fù)雜的背景環(huán)境以及場景中與目標(biāo)相似的物體的干擾;同樣地,對目標(biāo)的準(zhǔn)確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準(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,融合場景信息與目標(biāo)狀態(tài),將有助于提高算法的實用性能。慧視光電開發(fā)的圖像處理板，具備高性能、高精度的特點，能夠進(jìn)行精確的目標(biāo)跟蹤。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家

RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家

無人機(jī)及其相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉儲管理方式，為倉儲帶來了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉儲管理，需要人工進(jìn)行地毯式巡檢，這種方式效率低，費時費力。另外，對于倉儲安全的監(jiān)管不能做到時效性，反應(yīng)速度也具有滯后性。而全新的無人機(jī)巡檢模式，基于先進(jìn)的圖像傳感器、遠(yuǎn)程控制技術(shù)、AI等，使得無人機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)高效安全的自主巡邏，無需過多的人工介入。一旦無人機(jī)檢測識別到危險，就能夠立即發(fā)出警報，甚至可能提前預(yù)警，滯后性將得到改善。工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家