目标跟踪时,多维度、多层级信息融合也十分重要。为了提高对运动目标表观描述的准确度与可信性,现有的检测与跟踪算法通常对时域、空域、频域等不同特征信息进行融合,综合利用各种冗余、互补信息提升算法的精确性与鲁棒性.然而,目前大多算法还只是对单一时间、单一空间的多尺度信息进行融合,使用者可以考虑从时间、推理...
但这也遇到很多难点,通常情况下,视频回传的延迟大概在200ms左右,随着大量的弹打出,视频传输所需带宽就面临压力,如何在通信带宽有限的情况下,保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输,是分析改进这个工作需要解决的前期难点。针对于这个问题,慧视光电利用GS弱网高清音视频传输系统和RK3588打造的Viztra-HE030图像处理板结合,推出了低延迟低带宽图传解决方案。在一个窄带收发信道内,例如在信道有效带宽0.5Mb/s~2Mb/s内,多路视频和交互控制共用一对收发信道,信道支持数据透传,外部系统可以使用该信道,传输任意格式的数据;可实时调整视频码率,在低至500K带宽情况下依然可以回传清晰流畅的图像。可以使设备飞的更远、走的更远;可实现视频中继转发;能够基于H265实时视频编码;可实现基于视频流的“人在回路低延迟控制”。基于普通60帧相机,实现15ms的低延迟编解码,加上数据链传输延迟时间在30ms左右,目前业界前列。通用性强,使用更加灵活,适用更多应用场景;支持多路SDI视频在低至500K带宽情况下的同时传输(1080P60FPS),彻底解决“带宽苦恼”;整体时延约60ms(含相机、编解码、显示,不含传输),实现实时控制、实时打击。给我一个做跟踪板卡的商家?数据目标跟踪优势
eVTOL是指电动垂直起降飞行器,大力开展eVTOL试点,是对低空经济的强动力注入,而无人机正是这一领域的关键选择之一。无人机在低空经济中扮演者重要角色,随着应用领域的不断增多,未来无人机的数量将呈式增长,届时eVTOL起降中心将聚集众多各式各样的无人机,如何高效有序的让无人机彼此工作而不互相干扰是行业值得思考的一件事。当许多无人机需要同时起飞执行不同的任务时,如果操控不当,或者收到外力影响,就容易出现事故,而人为的反应毕竟有延后,不可能做到完全的补救操作,因此无人机自身的规避措施建设一样重要。贵州电力应急目标跟踪工程师以RK3588核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。

成都慧视开发的各款式的AI图像处理板,就是助力低空经济发展的传感器技术设备之一。AI图像处理板具备智能图像检测识别以及跟踪的能力,在低空经济领域,能够让无人机实现智慧化赋能。成都慧视开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030,具备6.0TOPS算力,是当下国产图像处理板的性能前列的产品,对于一些复杂应用场景下的识别,RK3588是当仁不让。我司可以根据需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,实现快速适配应用。而RV1126系列图像处理板Viztra-LE026,整体呈小型化设计,尺寸小,整体功耗不大于4W,用在无人机领域,一不会过多占用空间,二不会增加无人机的功耗负担,2.0TOPS的算力,也能满足大多数应用场景的需求。
目前,采用图像识别技术来实现无人机规避其他障碍物是一个有效的方法。通过在无人机上植入图像识别模块,这个模块由图像处理板和相机组合而成,通过算法的赋能,就能针对不同物体实现快速AI识别,然后实现规避。而在图像处理板的选择上,成都慧视开发的Viztra-LE026图像处理板就十分合适。这块板卡采用了RV1126开发设计而成,外形呈圆形,体积小巧,尺寸为Ф38mm*12mm,重量只有12g,用在无人机上不会过多占用空间。此外,该板卡功耗≤4W,也不会增加无人机的续航负担。RV1126图像处理板识别概率超过85%。

长时间一直进行这样的图像标注工作,那无疑是枯燥而乏味的,手酸不说,更多的是精神上的折磨,进而效率大打折扣。但这又是算法提升的必要途径,无法跳过,当项目紧急时,甚至需要多人加班加点赶进度。这样的痛苦现状急需改变!慧视光电的算法工程师为了提高这一的效率,开发了一个深度学习算法开发平台SpeedDP。它的基本逻辑是基于一个手动标注一定量的数据集进行训练,形成一个可用的预选模型(如果已有模型可以直接使用),然后训练一定阶段后,可以评估此模型的能力,如果能够满足使用就可以对相同目标的新数据集(未进行任何标注)进行AI自动化标注。这一过程的省去了大量需要对新数据集的手动拉框工作,同时也在不断反哺此模型算法,帮助提升性能。慧视RK3399板卡可以用于大型公共停车场。四川目标跟踪性价比
RK3399图像处理板识别概率超过85%。数据目标跟踪优势
无人机在军备领域有着突出作用,它不仅能帮助进行信息侦查,还能进行智能炮弹高空精细打击。其中,在智能精细打击领域,少不了人工智能的参与。通过人工智能的控制分析,能够实现对打击目标的AI识别。选择这样的方式,能够减少末端打击时对方电子干扰的影响,尽可能保证无人机的重复使用,图像处理设备显然比无人机本身更加经济。除了硬件方面,要实现这样的精细打击,算法的能力至关重要。在实际应用落地之前就需要大量的模拟试验来验证算法的识别能力,这个过程周期不可估量。传统方式下,需要大量的外场测试验证,整个流程繁琐费时费力。而这个工具的出现,则很好的优化了这个过程。数据目标跟踪优势
目标跟踪时,多维度、多层级信息融合也十分重要。为了提高对运动目标表观描述的准确度与可信性,现有的检测与跟踪算法通常对时域、空域、频域等不同特征信息进行融合,综合利用各种冗余、互补信息提升算法的精确性与鲁棒性.然而,目前大多算法还只是对单一时间、单一空间的多尺度信息进行融合,使用者可以考虑从时间、推理...
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