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多目標跟蹤是指在連續(xù)的圖像中，通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標會不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現(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致抖動的情況（例如無人機高空檢測），就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標，所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩(wěn)定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)化方法是：1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述，利用深度學習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真實運動與預測之間的差距。4.數(shù)據(jù)關聯(lián)策略，設計更靈活的數(shù)據(jù)關聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。AI算法訓練標注一體平臺SpeedDP。智慧安防AI智能提供商

無人機夜間工作時需要依靠紅外機芯進行高清成像，而想要具備AI檢測識別的能力則可以通過植入圖像處理板。成都慧視可以根據(jù)需求提供整套的建設方案，實現(xiàn)快速集成開發(fā)?；垡昖iztra-LE026圖像處理板+MiNO?17紅外機芯的組合方案，兩款產(chǎn)品均使用小巧設計，整體組合重量在30g左右，并且都采用小功耗設計，用在無人機領域不會過多增加負擔。在算法的賦能下，能夠實現(xiàn)穩(wěn)定的目標檢測識別。Viztra-LE026圖像處理板重量在10g左右，采用了瑞芯微全國產(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，能夠識別像素為12*12的目標，且識別率高于85%。而MiNO?17紅外機芯重量在20g左右（凈重5g（不含鏡頭）），像素分辨率為640*512，采用9/13/25mm三種定焦設計，支持18中偽彩選擇，功耗小于0.75W。四川智慧工地AI智能視覺識別如何保障算法識別精度？

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發(fā)平臺，他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時間。

慧視SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發(fā)平臺，提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。SpeedDP提供豐富的算法參數(shù)設置接口，滿足不同用戶業(yè)務場景的定制化需求。此外，慧視SpeedDP開發(fā)平臺支持本地化服務器部署，數(shù)據(jù)敏感的用戶也無需擔心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。目前慧視SpeedDP開發(fā)平臺主要提供目標檢測算法的開發(fā)功能，不同的用戶可針對自己的業(yè)務場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。通常情況下，AI開發(fā)的基本流程是從需求分析、數(shù)據(jù)制作、模型訓練、測試驗證再到***的模型部署這幾個步驟，而SpeedDP正式采用標準的AI開發(fā)流程，從數(shù)據(jù)標注到模型開發(fā)，然后進行模型部署，來逐步實現(xiàn)自動化的圖像標注。這將為企業(yè)節(jié)約大量的人力物力，同時提升可觀的效率。訓練算法的平替工具有哪些？

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù)，對于許多需要進行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎，剩下的就需要對自身算法進行不斷優(yōu)化提升。如何提升無人機識別跟蹤的精度？四川智慧工地AI智能視覺識別

利用成都慧視推出的SpeedDP能夠幫助訓練跟蹤算法。智慧安防AI智能提供商

無人機在農(nóng)業(yè)領域能夠實現(xiàn)高效率的施肥、播種等操作。但是不同的作業(yè)環(huán)境對于無人機的工作性能要求不一樣，同樣的方案在平原地區(qū)適用，在高原地區(qū)就不行。因此針對于特殊作業(yè)環(huán)境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原這樣地貌復雜、低氣壓、大溫差的特點，參與智能化工作的各個部件需要符合這樣作業(yè)環(huán)境特點的性能要求。不比平原的一馬平川，高原由于環(huán)境復雜，地形起伏對于無人機的飛行也需要進行控制，無論是高度還是速度甚至距離都需要進行嚴格限制，防止出現(xiàn)撞機等事故。因此，這個方面的智慧化建設就需要無人機具備智能避障的功能，無人機需要在高速度或者遠距離的情況下識別樹木、電線桿、石頭等障礙物，并能夠實現(xiàn)避障。智慧安防AI智能提供商