美國(guó)再度要求臺(tái)積電停止出口7納米芯片給大陸，目前看來(lái)國(guó)產(chǎn)AI圖像處理的性能還得由RK3588穩(wěn)坐，不久前傳出了瑞芯微RK3688至少在一兩年內(nèi)無(wú)法推出，因此對(duì)于許多有高性能AI圖像處理板需求的客戶無(wú)需再等了。當(dāng)下，選擇RK3588至少還可以保持性能***兩三年，而在國(guó)內(nèi)進(jìn)行RK3588開(kāi)發(fā)的廠家中，成都慧視憑借多年的豐富經(jīng)驗(yàn)，已經(jīng)形成一整套快速的開(kāi)發(fā)流程，針對(duì)于RK3588這樣的高性能圖像處理板，能夠快速定制SDI、CVBS、DVP、Cameralink等接口，滿足不同行業(yè)的需求。并且，隨著不少領(lǐng)域等目標(biāo)跟蹤穩(wěn)定性的進(jìn)一步提升，針對(duì)于高幀頻目標(biāo)跟蹤這塊，成都慧視也完成了成熟的方案，通過(guò)RK358+FPGA，實(shí)現(xiàn)高幀頻相機(jī)的輸入輸出，為目標(biāo)跟蹤提供更多的細(xì)節(jié)信息。江蘇目標(biāo)跟蹤工程慧視AI圖像處理板是高精度識(shí)別的板卡。

目標(biāo)跟蹤（Target Tracking）是近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域比較活躍的研究方向之一，它包含從目標(biāo)的圖像序列中檢測(cè)、分類、識(shí)別、跟蹤并對(duì)其行為進(jìn)行理解和描述，屬于圖像分析和理解的范疇。從技術(shù)角度而言，目標(biāo)跟蹤的研究?jī)?nèi)容相當(dāng)豐富，主要涉及到模式識(shí)別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能等學(xué)科知識(shí)；同時(shí)，動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)的快速分割、目標(biāo)的非剛性運(yùn)動(dòng)、目標(biāo)自遮擋和目標(biāo)之間互遮擋的處理等問(wèn)題也為目標(biāo)跟蹤研究帶來(lái)了一定的挑戰(zhàn)。由于目標(biāo)跟蹤在視頻會(huì)議、安全監(jiān)控、導(dǎo)彈制導(dǎo)、醫(yī)療診斷、高級(jí)人機(jī)交互及基于內(nèi)容的圖像存儲(chǔ)與檢索等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

無(wú)人機(jī)夜間工作時(shí)需要依靠紅外機(jī)芯進(jìn)行高清成像，而想要具備AI檢測(cè)識(shí)別的能力則可以通過(guò)植入圖像處理板。成都慧視可以根據(jù)需求提供整套的建設(shè)方案，實(shí)現(xiàn)快速集成開(kāi)發(fā)?；垡昖iztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機(jī)芯的組合方案，兩款產(chǎn)品均使用小巧設(shè)計(jì)，整體組合重量在30g左右，并且都采用小功耗設(shè)計(jì)，用在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域不會(huì)過(guò)多增加負(fù)擔(dān)。在算法的賦能下，能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全國(guó)產(chǎn)化芯片RV1126，能夠輸出2.0TOPS的算力，功耗不高于4W。能夠以30Hz幀率跟蹤像素2*2的目標(biāo)，能夠識(shí)別像素為12*12的目標(biāo)，且識(shí)別率高于85%。而MiNO?17紅外機(jī)芯重量在20g左右（凈重5g（不含鏡頭）），像素分辨率為640*512，采用9/13/25mm三種定焦設(shè)計(jì)，支持18中偽彩選擇，功耗小于0.75W。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。

多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體，如動(dòng)物、人、車、建筑物等，與矩形標(biāo)注框等方法相比，多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實(shí)時(shí)形態(tài)，通過(guò)大量的多邊形標(biāo)注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中，標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具，將點(diǎn)連接起來(lái)形成一個(gè)封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度，相較于矩形框標(biāo)注更加費(fèi)時(shí)費(fèi)力，如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo)，則極大地影響工作效率。工程師以RK3588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。江蘇目標(biāo)跟蹤有什么

慧視RV1126圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。江蘇目標(biāo)跟蹤有什么

在深度學(xué)習(xí)中，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個(gè)技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune），即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時(shí)候（只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個(gè)技巧是無(wú)法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測(cè)模型預(yù)訓(xùn)練過(guò)后，在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過(guò)程：盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂，但是檢測(cè)器仍無(wú)法檢測(cè)出測(cè)試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，機(jī)器就能夠精確檢測(cè)跟蹤圖像中的物體。江蘇目標(biāo)跟蹤有什么