現(xiàn)在城市里面植被豐富，天氣干燥時(shí)加上不少樹林落葉、枯枝和枯草，在室外燒紙、點(diǎn)火或亂扔煙頭，就會(huì)容易引起火災(zāi)。國(guó)家明令禁止在公共場(chǎng)所吸煙，因此除了法律的約束，更加便捷的手段應(yīng)該予以應(yīng)用來彌補(bǔ)人力監(jiān)管的不足。在火星識(shí)別領(lǐng)域，慧視光電開發(fā)的RV1126圖像處理板，憑借小巧精悍的性能，優(yōu)異的識(shí)別能力，具有重要作用。通過在傳統(tǒng)監(jiān)控、攝像頭等設(shè)備中內(nèi)置RV1126圖像處理板，板卡將自帶目標(biāo)識(shí)別算法，能夠?qū)ξ⑿』鹦瞧鸬骄_識(shí)別的功能，一旦目標(biāo)區(qū)域出現(xiàn)火星，就能立刻向監(jiān)管人員發(fā)出警報(bào)。反應(yīng)時(shí)間越快，就越能杜絕火災(zāi)的發(fā)生，而快速響應(yīng)的火星識(shí)別技術(shù)就是人力監(jiān)管的得力幫手。RK3399處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤？重慶國(guó)產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤

視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項(xiàng)重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，由于其在各個(gè)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨(dú)定位目標(biāo)，這仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槟繕?biāo)的外觀會(huì)立即發(fā)生變化，并且會(huì)出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外，多目標(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，即目標(biāo)檢測(cè)、軌跡估計(jì)、幀間關(guān)聯(lián)和重新識(shí)別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤兩個(gè)主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對(duì)象，MTT算法將ID與在特定時(shí)間內(nèi)保持特定于該對(duì)象的每個(gè)檢測(cè)到的對(duì)象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來生成被跟蹤對(duì)象的運(yùn)動(dòng)軌跡。國(guó)產(chǎn)目標(biāo)跟蹤功能成都慧視開發(fā)的RK3588跟蹤板怎么樣?。?/p>

視頻自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)，一般都是用在露天的、較大地域范圍的監(jiān)控系統(tǒng)中，且邊跟蹤邊錄像。在自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)的發(fā)展上，jun用上的視頻自動(dòng)跟蹤、毫米波雷達(dá)跟蹤以及激光雷達(dá)跟蹤等是比較成熟的；非jun用領(lǐng)域，存在一些固定畫面、攝像機(jī)從不運(yùn)動(dòng)的的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)；基于帶紅外線的、常用在演播室或者會(huì)議室的、很近距離的跟蹤系統(tǒng)，目前主要局限于簡(jiǎn)單背景(如室內(nèi)環(huán)境下)、大目標(biāo)(即目標(biāo)在視頻圖像中占較大區(qū)域)，而且一般無法實(shí)現(xiàn)控制攝像機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

近年來，我國(guó)多地智慧城市建設(shè)取得較好的成效，諸多創(chuàng)新技術(shù)和解決方案得到廣泛應(yīng)用。而在智慧停車方面，許多公共場(chǎng)所也開始逐步落地應(yīng)用。一車一桿的系統(tǒng)，智能識(shí)別進(jìn)出入車輛，控制車輛進(jìn)出入，統(tǒng)計(jì)車位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場(chǎng)的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識(shí)別的機(jī)箱，該機(jī)箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設(shè)備于一體，其中圖像處理板內(nèi)置車牌識(shí)別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進(jìn)行快速又高精度的信息識(shí)別，并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優(yōu)化管理。RV1126圖像處理板的目標(biāo)識(shí)別能力突出。

視覺目標(biāo)跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標(biāo)。基于區(qū)域的跟蹤的基本思想是通過圖像分割或預(yù)先人為確定，提取包含著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標(biāo)模板，然后把目標(biāo)模板與實(shí)時(shí)圖像在所有可能位置上進(jìn)行疊加，然后計(jì)算某種圖像相似性度量的相應(yīng)值，其比較大相似性相對(duì)應(yīng)的位置就是目標(biāo)的位置，Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結(jié)果來給跟蹤提供信息，同時(shí)也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果，把連續(xù)幀的目標(biāo)匹配起來跟蹤目標(biāo)。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片。廣西附近目標(biāo)跟蹤

成都慧視的跟蹤版是國(guó)產(chǎn)化的嗎？重慶國(guó)產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤

YOLO算法具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：快速高效：YOLO算法采用單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像，速度更快，適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用。準(zhǔn)確性較高：通過引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù)，YOLO算法在目標(biāo)定位和類別預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性。多尺度處理：YOLO算法通過特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)技術(shù)，可以處理不同大小的目標(biāo)，并保持對(duì)小目標(biāo)的有效檢測(cè)。端到端訓(xùn)練：YOLO算法可以進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，避免了多階段處理的復(fù)雜性，簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)和使用。重慶國(guó)產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤