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海南目標跟蹤技術

來源: 發布時間:2025-06-23

騰訊開發的機器人小五,采用輪、腿、足復合設計,使得它具備越障能力的同時,也保持了輪式機器人的運行效率。每條腿都可以單獨伸長縮短,能有效提升承載能力。裝上了雙編碼器大扭矩密度的執行器后,就能承受住一般成年人的重量。將機器人用于養老服務領域,能夠幫老人取快遞,抱老人起床,帶老人進行活動。機器人內置RGBD相機,在圖像處理板的賦能下,能夠實時檢測周邊環境,進行路線規劃和避障,以高效完成各項工作指令。同時能夠對物體進行AI識別,判斷老人位置、行為動作,為老人的行動做出幫助。慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。海南目標跟蹤技術

目標跟蹤

YOLO算法具有以下幾個明顯的優勢:快速高效:YOLO算法采用單次前向傳播的方式進行目標檢測和跟蹤,相比傳統方法的多次掃描圖像,速度更快,適用于實時應用。準確性較高:通過引入先進的卷積神經網絡和相關技術,YOLO算法在目標定位和類別預測方面具有較高的準確性。多尺度處理:YOLO算法通過特征金字塔網絡和多尺度預測技術,可以處理不同大小的目標,并保持對小目標的有效檢測。端到端訓練:YOLO算法可以進行端到端的訓練,避免了多階段處理的復雜性,簡化了算法的實現和使用。寧夏目標跟蹤功效用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。

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多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態,通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具,將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度,相較于矩形框標注更加費時費力,如果遇到大量待標注目標,則極大地影響工作效率。

在許多領域,無人機的作業環境相對復雜,需要識別處理圖像背景目標眾多,這種環境下,要想實現更高精度的檢測識別效果,圖像處理板的性能至關重要。在慧視光電開發的多款圖像處理板中,Viztra-HE030圖像處理板以6.0TOPS得以勝任。這款板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,8nmLP制程,搭載八核64位CPU,主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,內置AI加速器NPU,支持主流的深度學習框架。性能強勁的RK3588可為無人機AI識別的應用場景帶來更強大的性能表現。慧視RV1126圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。

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近年來,我國多地智慧城市建設取得較好的成效,諸多創新技術和解決方案得到廣泛應用。而在智慧停車方面,許多公共場所也開始逐步落地應用。一車一桿的系統,智能識別進出入車輛,控制車輛進出入,統計車位空缺數,在很大程度上能夠優化公共停車場的交通擁堵等問題,能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱,該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內存卡等設備于一體,其中圖像處理板內置車牌識別算法,在攝像頭獲取車牌照片后,板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別,并上傳數據到后端控制中心,能夠有效控制車輛的合理出入,方面管理者優化管理。慧視RK3399圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。寧夏目標跟蹤功效

RV1126圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板,該板卡采用國產高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。海南目標跟蹤技術

RK3588作為瑞芯微國產化旗艦級芯片,用在目標跟蹤領域,通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右,這已經足夠滿足大多數應用領域的需求。但在許多特殊領域,如軍備、邊防,高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時間內捕捉到更多的畫面,實現高速動態場景的連續拍攝。高幀頻的目標跟蹤則能夠獲得更多的目標細節,便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素無法達到這樣的需求,但RK3588作為性能怪,6.0TOPS的算力開發潛力無限。成都慧視就針對于這樣的需求場景,在硬件的支持下,定制開發出能夠支撐100Hz跟蹤算法,從而打造出能夠穩定實現100Hz目標跟蹤的整合方案。海南目標跟蹤技術

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