多目標(biāo)跟蹤是指在連續(xù)的圖像中，通過目標(biāo)檢測算法識別出每一幀中的目標(biāo)，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標(biāo)會不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標(biāo)出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環(huán)境可能受到外界影響導(dǎo)致抖動的情況（例如無人機高空檢測），就會給多目標(biāo)跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標(biāo)，所以只能從視頻采集端維護(hù)跟蹤的穩(wěn)定性。因此，成都慧視針對于多目標(biāo)檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)化方法是：1.改進(jìn)目標(biāo)檢測,使用更加魯棒的目標(biāo)檢測算法。2.增強特征描述，利用深度學(xué)習(xí)提取更高級別的語義特征，這些特征對于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進(jìn)運動模型，在算法中加入對攝像頭運動的估計，通過補償攝像頭運動來減小目標(biāo)真實運動與預(yù)測之間的差距。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，設(shè)計更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標(biāo)。誰能打造一整套目標(biāo)檢測方案？廣東靜態(tài)目標(biāo)檢測

2024年上半年我國就發(fā)生了多起重大火災(zāi)事故，例如江西新余臨街店鋪起火，河南開封學(xué)校禮堂火災(zāi)等。作為爆發(fā)迅速的一種災(zāi)害，火災(zāi)，需要防患于未然。事前預(yù)警、事發(fā)情況的透明都是阻礙救援的大敵。因此，基于傳統(tǒng)攝像頭的AI火焰識別就有了存在的必要性?；鹧孀R別技術(shù)依托于傳統(tǒng)的攝像頭，目前市面上的火焰識別攝像機分為兩種，一是傳感器和算法組合，在攝像頭的基礎(chǔ)上加裝高性能的AI圖像處理板，再定制化火焰識別的算法，就能夠?qū)z像頭所示范圍進(jìn)行智能化監(jiān)控，一旦出現(xiàn)火苗，攝像頭就能夠立即識別并發(fā)出警報。另一個是純算法，致力于在黑暗、煙霧等環(huán)境下，準(zhǔn)確捕捉到微小的火焰變化，并通過算法進(jìn)行識別，從而實現(xiàn)提前預(yù)警。廣東靜態(tài)目標(biāo)檢測小目標(biāo)檢測可以選成都慧視開發(fā)的圖像處理板。

“啟明935A”系列芯片已經(jīng)成功點亮，并完成各項功能性測試，達(dá)到車規(guī)級量產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。啟明935A是行業(yè)首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構(gòu)集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數(shù)量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結(jié)合靈活的封裝方式，快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s，四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應(yīng)用于各類端側(cè)AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結(jié)構(gòu)，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。

無人機的智能化是推動低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎，打造智能無人機需要通信、控制、傳感器等多種技術(shù)的共同作用，其中圖像處理板的目標(biāo)檢測識別技術(shù)能夠在智慧巡檢、智慧交通管理、智慧河湖巡查等領(lǐng)域有著積極作用。在成都慧視開發(fā)的多款圖像處理板中，Viztra-LE026以小型化、低功耗的特點深受行業(yè)青睞。Viztra-LE026圖像處理板采用了全國產(chǎn)化芯片RV1126，板卡外形呈圓形設(shè)計，尺寸為Φ38mm*12mm，重量12g，雖然小巧，但是算力可達(dá)2.0TOPS，能夠憑借1路MIPI視頻輸入和1路DVP視頻輸入實現(xiàn)對目標(biāo)實時自主檢測、識別，并自動或手動鎖定跟蹤人、車、船等目標(biāo)。用于目標(biāo)檢測的傳感器有哪些？

無人機在軍備領(lǐng)域有著突出作用，它不僅能幫助進(jìn)行信息偵查，還能進(jìn)行智能炮彈高空精細(xì)打擊。其中，在智能精細(xì)打擊領(lǐng)域，少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對打擊目標(biāo)的AI識別。選擇這樣的方式，能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響，盡可能保證無人機的重復(fù)使用，圖像處理設(shè)備顯然比無人機本身更加經(jīng)濟(jì)。除了硬件方面，要實現(xiàn)這樣的精細(xì)打擊，算法的能力至關(guān)重要。在實際應(yīng)用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力，這個過程周期不可估量。傳統(tǒng)方式下，需要大量的外場測試驗證，整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現(xiàn)，則很好的優(yōu)化了這個過程?；垡晥D像處理板是低空經(jīng)濟(jì)的得力幫手。河北目標(biāo)檢測產(chǎn)品

目標(biāo)檢測可以用成都慧視開發(fā)的RV1126圖像處理板。廣東靜態(tài)目標(biāo)檢測

長時間一直進(jìn)行這樣的圖像標(biāo)注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進(jìn)而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當(dāng)項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進(jìn)度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標(biāo)注一定量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，形成一個可用的預(yù)選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓(xùn)練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標(biāo)的新數(shù)據(jù)集（未進(jìn)行任何標(biāo)注）進(jìn)行AI自動化標(biāo)注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。廣東靜態(tài)目標(biāo)檢測