当两个图像之间还有旋转或比例变化时,往往使用基于控制点的方法进行图像配准。所谓特征点匹配就是在一帧图像中寻找具有不变性质的结构—特征点,例如,灰度局部极大值、局部边缘、角等,与另一帧图像中的同类特征点作匹配,从而求得该两帧图像之间的变换关系。从现实的观点看,在全部特征点中,只有部分能得到正确的匹配,...
每年全球因为交通事故死亡人数约一百万人左右,还有几千万人因此而受伤或致残,而造成交通事故的主要原因是醉酒带来的反应迟钝、超速带来的制动延迟等,如何有效的避免此类问题发生,尽量减少人为因素是做好安全出行的优先。随着科技的发展,很多车辆开始加入了辅助驾驶甚至自动辅助驾驶功能,以便在遇到紧急事情发生时,能够让车辆自身紧急制动或者避让的措施来减少事故的发生,这无疑相当于给车辆装上“火眼金睛”,这个“火眼金睛”是安全驾驶至关重要的技术,“火眼金睛”是怎么炼成的呢?通过安装在车辆上的国产化图像检测与跟踪板卡,对车辆前方的影像进行智能分析,准确检测、识别出人、车并进行标注,同时反馈给车辆的“大脑”,从而系统联动做出必要的规避措施。慧视RK3399PRO图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。福建人防目标跟踪
我国幅员辽阔,为了便利运输,修建了漫长铁路线,铁路也成了我国人员流动的主要交通工具之一,深受百姓喜爱。我国也是一个地质灾害比较严重的国家,洪水、暴雨、泥石流、地震都会都对铁路线造成破坏,如何有效的保障铁路线路的安全运行、实时对铁路线路监控并对异常情况进行提前预警是铁路系统迫切需要解决的问题。为了响应相关行业的急切需求,成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品,全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法,能够有效的解决铁路线路的迫切需求,对铁路线路重要地段实时监控并对异常情况比如自然气候对铁路造成的损坏、人畜车违规侵入等等提前预警,从而保护铁路运输的安全。国产目标跟踪性价比成都慧视光电技术有限公司推出基于全国产化RK3399PRO板的高性能图像处理板卡。

近年来,伴随着大数据时代的来临,深度学习在计算机视觉的许多问题,如图像识别、人脸识别、目标检测领域都取得了巨大成功,与传统的目标检测算法相比,深度学习算法具有更好的表达能力、更高的准确性,深度神经网络在模型架构和学习过程上与人类认识和感知世界的神经系统类似。目标检测和识别现在是视觉方向热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象。近几年,业内出现了各种各样的检测框架,不断刷新各种性能指标,然而受限于工业应用的性能与成本要求,效率-精度平衡的检测框架成为了优先。团队在该方向进行了一系列的优化设计,创建了全新的移动端实时检测框架,与其他流行的检测框架相比,该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡,基于选用的硬件平台,可以实现性能优良的移动端实时物体检测。
成都慧视光电技术有限公司的RK3399处理板是采用的国内AI智能开发板OrangePI4,植入慧视光电自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。双光测温组件是基于RK3399图像处理板,推出的一款用于高温人群体温筛查的组件产品。基于该组件,可快速展开各类用户终端产品的集成设计。其中可见光模组和红外测温模组,分别通过配套提供的FFC软排线与RK3399图像处理板连接。慧视RV1126板卡可以用于大型公共停车场。

随着国内相关行业市场对图像处理板卡要求的日益提升,成都慧视光电技术有限公司推出了全国产化RV1126重要板。产品作为人工智能通用平台,用于城管、银行、边海防、电力、无人机与机器人、车辆集成等领域,可快速对现有设备完成智能化升级。同时客户可根据需求自己做适配的电源板、电气接口等进行二次开发。慧视光电全国产化RV1126重要板支持基于深度学习的目标检测算法(人、车以及特定目标)、支持SDI高清/标清视频输出、支持叠加OSD信息,重量只有5g,直径只37mm,基本达到了尺寸的要求。目标跟踪监控预警系统是防溺水技防手段中应用比较广的。福建人防目标跟踪
目标跟踪图像分析是人工智能的重要组成部分。福建人防目标跟踪
目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息,通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数,然后根据大量训练样本所确定的鉴别函数,在分类器中进行识别判决。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时,在大气阻力的作用下,目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开,轻目标、外形不规则的目标开始减速,落在真弹头的后面,从而可以区别目标。福建人防目标跟踪
当两个图像之间还有旋转或比例变化时,往往使用基于控制点的方法进行图像配准。所谓特征点匹配就是在一帧图像中寻找具有不变性质的结构—特征点,例如,灰度局部极大值、局部边缘、角等,与另一帧图像中的同类特征点作匹配,从而求得该两帧图像之间的变换关系。从现实的观点看,在全部特征点中,只有部分能得到正确的匹配,...
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