工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家

來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-07-06

成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業(yè)級(jí)芯片RK3588的加持下,至高輸出6.0TOPS的算力,足以滿足工業(yè)檢測(cè)需求。而像背景稍微簡(jiǎn)單的地面人、車,湖面船舶的檢測(cè),如果不是特殊需求,選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro,基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu);CPU主頻1.8GHz;能夠輸出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目標(biāo)識(shí)別算法的賦能下,就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測(cè)識(shí)別?;垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(人、車)。工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家

目標(biāo)跟蹤

當(dāng)兩個(gè)圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時(shí),往往使用基于控制點(diǎn)的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點(diǎn)匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點(diǎn),例如,灰度局部極大值、局部邊緣、角等,與另一幀圖像中的同類特征點(diǎn)作匹配,從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實(shí)的觀點(diǎn)看,在全部特征點(diǎn)中,只有部分能得到正確的匹配,這是因?yàn)樘卣鼽c(diǎn)尋找算法并非完美無缺。特征點(diǎn)匹配方法具有:處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)具體的振動(dòng)情況,選擇合適的特征點(diǎn)和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點(diǎn)。目前的研究工作都致力于圖像間的自動(dòng)配準(zhǔn),如直接相關(guān)匹配,基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn),利用封閉輪廓的形心作為控制點(diǎn)的配準(zhǔn)等。工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。

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檢測(cè)器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備的輸入,跟蹤設(shè)備的輸出被提供給運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)算法,該算法預(yù)測(cè)物體在接下來的幾秒鐘內(nèi)將移動(dòng)到哪里。然而,在無檢測(cè)跟蹤中,情況并非如此?;贒FT的模型要求必須在首幀中手動(dòng)初始化固定數(shù)量的對(duì)象,然后必須在隨后的幀中對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行定位。DFT是一項(xiàng)困難的任務(wù),因?yàn)殛P(guān)于要跟蹤的對(duì)象的信息有限,而且這些信息不清楚。結(jié)果,初始邊界框與背景中的感興趣對(duì)象近似,并且對(duì)象的外觀可能隨著時(shí)間的推移而急劇改變。

之所以能產(chǎn)生這種可見運(yùn)動(dòng)或表觀運(yùn)動(dòng),是因?yàn)槲矬w以不同的速度在不同的方向上移動(dòng),或者是因?yàn)橄鄼C(jī)在移動(dòng)(或者兩者都有)在很多應(yīng)用程序中,跟蹤表觀運(yùn)動(dòng)都是極其重要的。它可用來追蹤運(yùn)動(dòng)中的物體,以測(cè)定它們的速度、判斷它們的目的地。對(duì)于手持?jǐn)z像機(jī)拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動(dòng)或減小抖動(dòng)幅度,使視頻更加平穩(wěn)。運(yùn)動(dòng)估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲(chǔ)。被跟蹤的運(yùn)動(dòng)可以是稀疏的(圖像的少數(shù)位置上有運(yùn)動(dòng),稱為稀疏運(yùn)動(dòng)),也可以是稠密的(圖像的每個(gè)像素都有運(yùn)動(dòng),稱為稠密運(yùn)動(dòng))跟蹤視頻中的特征點(diǎn)從前面章節(jié)介紹的內(nèi)容可以看出,根據(jù)特殊的點(diǎn)分析圖像,可以使計(jì)算機(jī)視覺算法更加實(shí)高效?;垡暪怆婇_發(fā)的慧視AI圖像處理板,采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。

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在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,場(chǎng)景信息與目標(biāo)狀態(tài)的融合十分重要,首先,場(chǎng)景信息包含了豐富的環(huán)境上下文信息,對(duì)場(chǎng)景信息進(jìn)行分析及充分利用,能夠有效地獲取場(chǎng)景的先驗(yàn)知識(shí),降低復(fù)雜的背景環(huán)境以及場(chǎng)景中與目標(biāo)相似的物體的干擾;同樣地,對(duì)目標(biāo)的準(zhǔn)確描述有助于提升檢測(cè)與跟蹤算法的準(zhǔn)確性與魯棒性.總之,嘗試研究結(jié)合背景信息和前景目標(biāo)信息的分析方法,融合場(chǎng)景信息與目標(biāo)狀態(tài),將有助于提高算法的實(shí)用性能?;垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板,具備高性能、高精度的特點(diǎn),能夠進(jìn)行精確的目標(biāo)跟蹤。RK3399圖像處理板識(shí)別概率超過85%。工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家

RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板,該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家

無人機(jī)及其相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉儲(chǔ)管理方式,為倉儲(chǔ)帶來了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉儲(chǔ)管理,需要人工進(jìn)行地毯式巡檢,這種方式效率低,費(fèi)時(shí)費(fèi)力。另外,對(duì)于倉儲(chǔ)安全的監(jiān)管不能做到時(shí)效性,反應(yīng)速度也具有滯后性。而全新的無人機(jī)巡檢模式,基于先進(jìn)的圖像傳感器、遠(yuǎn)程控制技術(shù)、AI等,使得無人機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)高效安全的自主巡邏,無需過多的人工介入。一旦無人機(jī)檢測(cè)識(shí)別到危險(xiǎn),就能夠立即發(fā)出警報(bào),甚至可能提前預(yù)警,滯后性將得到改善。工業(yè)目標(biāo)跟蹤推薦廠家