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實(shí)際上，跟蹤和檢測(cè)是分不開的，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習(xí)檢測(cè)器，或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測(cè)器，以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的卷積特征跟蹤框架。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要，而檢測(cè)能夠有效地修正跟蹤的累計(jì)誤差。不同的應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標(biāo)跟...

在周界安防領(lǐng)域，傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報(bào)警功能?；垡旳I圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進(jìn)行AI識(shí)別，當(dāng)出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時(shí)，監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標(biāo)人物，并向安保室發(fā)出警報(bào)，安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動(dòng)軌跡，便于糾察。此外，針...

校園作為未來花朵的培養(yǎng)園，校園安全一直備受關(guān)注。傳統(tǒng)的人防暴露出的許多弊端，急需科技來彌補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)技防和人防的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。通過人臉識(shí)別、一卡通等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)校園的安全管理，包括門禁管理、訪客管理、校園巡邏等。利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)，通過高安全性的身份...

從軟件的角度來看，整個(gè)視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機(jī)及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數(shù)據(jù)庫，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，目標(biāo)跟蹤，報(bào)警輸入和人機(jī)接口模塊等組成的。視覺計(jì)算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的關(guān)鍵，如圖3所示。一般采取先檢測(cè)后跟蹤(Detect-b...

AI智能圖像分析作為人工智能的重要組成部分，隨著人工智能的研究，也逐步被廣泛應(yīng)用于各種基于深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用領(lǐng)域中，比如無人駕駛、醫(yī)療系統(tǒng)等等。成都慧視光電技術(shù)有限公司為了滿足行業(yè)的應(yīng)用需求，在以國(guó)內(nèi)智能芯片RK3399、RK3399Pro、RV1126的基礎(chǔ)...

成都慧視光電技術(shù)有限公司的RK3588圖像處理板是采用國(guó)內(nèi)AI智能芯片基礎(chǔ)上自主研發(fā)的智能算法圖像處理板，植入其自主研發(fā)的智能圖像算法，基于輸入的可見光或者紅外的視頻流，可實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行自主檢測(cè)、識(shí)別或者手動(dòng)鎖定，同時(shí)可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)...

作為集中管理企業(yè)、組織或個(gè)人計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的設(shè)施。數(shù)據(jù)中心能夠?yàn)楦鞣N應(yīng)用程序提供支持和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。在企業(yè)、組織的運(yùn)營(yíng)中至關(guān)重要。因此，數(shù)據(jù)中心需要24小時(shí)運(yùn)行。數(shù)據(jù)中心中存儲(chǔ)和管理的信息和數(shù)據(jù)是非常重要的，而這些數(shù)據(jù)來源與多個(gè)不同的應(yīng)用程序和服務(wù)，需...

無人機(jī)的商用已經(jīng)開始鋪開，有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截止2022年年底，全國(guó)無人機(jī)運(yùn)營(yíng)企業(yè)，注冊(cè)無人機(jī)95萬架，無人機(jī)實(shí)時(shí)飛行約，飛行時(shí)長(zhǎng)約。在民用方面，無人機(jī)能夠用于航拍航飛、物流配送、巡檢、測(cè)繪測(cè)量等領(lǐng)域，具備遠(yuǎn)程操控、機(jī)動(dòng)性高、成本低、集成快等特點(diǎn)，能夠在各種任務(wù)中...

目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律加以總結(jié)，并以此對(duì)目標(biāo)將來的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。正確的預(yù)測(cè)，可以縮小匹配的計(jì)算區(qū)域，大幅的降低匹配計(jì)算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，為了把目標(biāo)始終保持在攝像機(jī)視野之內(nèi)，必須對(duì)攝像機(jī)加以控制。在...

2013年，“棱鏡門”事件爆發(fā)，引起各國(guó)有關(guān)部門擔(dān)憂。如何保護(hù)關(guān)鍵領(lǐng)域和公民的信息安全問題已然上升至國(guó)家層面。其中，黨政、金融機(jī)構(gòu)率先開展軟硬件國(guó)產(chǎn)替代。隨著信創(chuàng)建設(shè)范圍不斷擴(kuò)大，金融領(lǐng)域落地案例由國(guó)有大型銀行逐漸向中小型銀行、非銀金融機(jī)構(gòu)輻射。2020年開始...

視覺目標(biāo)跟蹤是指對(duì)圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、提取、識(shí)別和跟蹤，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，如位置、速度、加速度和運(yùn)動(dòng)軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為理解，以完成更高一級(jí)的檢測(cè)任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟...

近年來，隨著人工智能的發(fā)展，無人機(jī)的使用呈現(xiàn)出飛速增長(zhǎng)，而無人機(jī)對(duì)目標(biāo)的自主檢測(cè)、自主跟蹤是極具難度的研究方向之一，這與智慧交通、智慧倉庫、智能電力電纜巡檢、重要設(shè)施的監(jiān)測(cè)等應(yīng)用密切相關(guān)。吊艙是無人機(jī)的重要組成部分，而光電吊艙一般由可見光（或者紅外）、圖像處理...

在周界安防領(lǐng)域，傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報(bào)警功能?；垡旳I圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進(jìn)行AI識(shí)別，當(dāng)出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時(shí)，監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標(biāo)人物，并向安保室發(fā)出警報(bào)，安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動(dòng)軌跡，便于糾察。此外，針...

人工智能(AI)是指利用計(jì)算機(jī)和機(jī)器模仿人類思維來解決問題或制定決策。深度學(xué)習(xí)是人工智能的子領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表達(dá)以及數(shù)據(jù)分布然后實(shí)現(xiàn)能夠像人一樣具備分析和識(shí)別目標(biāo)的能力。通過海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，給定一張圖像，SpeedD...

YOLO算法具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：快速高效：YOLO算法采用單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像，速度更快，適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用。準(zhǔn)確性較高：通過引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù)，YOLO算法在目標(biāo)定位和類別預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性。多...

通常情況下，50Kbps～300Kbps帶寬只能做到語音、文字消息的傳輸。而低帶寬視頻采集產(chǎn)品采用“極限視頻編碼”技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)極低帶寬下（衛(wèi)星/2G）1路高清視頻（1080P4M）輸入，在客戶端實(shí)時(shí)輸出兩路圖像視頻：其中一路實(shí)時(shí)視頻不減幀，能清晰確認(rèn)物體運(yùn)動(dòng)軌...

幾十年來，我們的通信技術(shù)發(fā)生了翻天覆地的變化，從電纜到光纜、從有線到無線、從模擬到數(shù)字、從1G到5G，甚至現(xiàn)在的5.5G、6G等都呼之欲出。但是，這一系列變化都只局限于陸地，在廣闊的海洋領(lǐng)域，由于環(huán)境復(fù)雜多變、網(wǎng)絡(luò)信號(hào)微弱等原因，海洋通信的發(fā)展適中落后于陸地通...

由于侵入的目標(biāo)的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監(jiān)控的場(chǎng)景，即背景往往比較復(fù)雜，只利用一個(gè)單幀圖像就找出移動(dòng)的目標(biāo)是非常困難的。然而，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致了其運(yùn)動(dòng)時(shí)間內(nèi)，監(jiān)控場(chǎng)景圖像的連續(xù)變化，所以，使用圖像序列分析往往是比較有效的，而且適合于低信噪比的情況。由...

安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過程中不變的話題。當(dāng)前，我國(guó)建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段，不少建筑工地陸續(xù)開工，建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會(huì)各界的關(guān)注。該行業(yè)以事故高發(fā)、危險(xiǎn)系數(shù)高而聞名，建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學(xué)危險(xiǎn)以及涉及重型機(jī)械和車輛的環(huán)境中。一般情況下，工地...

信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)思想是通過打造以CPU和操作系統(tǒng)為重點(diǎn)的國(guó)產(chǎn)化信息技術(shù)體系，逐步取代國(guó)外的產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)信息技術(shù)領(lǐng)域真正自主可控，規(guī)避信息安全的風(fēng)險(xiǎn)。這是一項(xiàng)重要國(guó)家戰(zhàn)略，也是當(dāng)今形勢(shì)下國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能?！翱萍甲灾鲃?chuàng)新”是“十四五”規(guī)劃的重點(diǎn)，同時(shí)“關(guān)鍵重點(diǎn)...

船端設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)視頻采集等設(shè)備或視頻的數(shù)量至多可達(dá)200路，中心端設(shè)備接入視頻（船舶）數(shù)量至多也可達(dá)200路。船端設(shè)備和中心端設(shè)備并發(fā)處理視頻（船舶）路數(shù)至多均可高達(dá)16路。當(dāng)帶寬足夠時(shí)，會(huì)優(yōu)先保障畫質(zhì)與清晰度；帶寬有限或網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)時(shí)，則采用“窄帶”傳輸模式，首...

如今，無人機(jī)在我們生活中的應(yīng)用越來越廣。例如無人機(jī)巡檢安防領(lǐng)域，無人機(jī)能夠到達(dá)人無法觸及的一些角度，能夠很大程度上擴(kuò)大安防檢查的覆蓋面。在工地、電力、化工等行業(yè)，晚上巡檢是必不可少的環(huán)節(jié)，并且晚上巡檢還能發(fā)現(xiàn)白天無法看到的一些問題，在白天，一般的相機(jī)效果很好，...

搭載慧視智能5G窄帶視頻傳輸機(jī)的監(jiān)控設(shè)備能夠改善城市交通流量，通過AI分析，針對(duì)特定路段的車流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，幫助交通管理部門進(jìn)行交通管理。此外，慧視智能5G窄帶視頻傳輸機(jī)還能夠輕松實(shí)現(xiàn)對(duì)所有終端設(shè)備的入網(wǎng)和實(shí)時(shí)管理，可以遠(yuǎn)程實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)維和故障定位排查。可以實(shí)現(xiàn)視...

與傳統(tǒng)的辦公方式相比，遠(yuǎn)程辦公確實(shí)存在明顯的成本和效率優(yōu)勢(shì)。大流行期間，大部分企業(yè)依靠“異地辦公”、“移動(dòng)辦公”等方式讓企業(yè)維持內(nèi)部的正常運(yùn)營(yíng)，員工大多處于居家辦公模式，不僅解決了通勤問題，每天可以自由支配的時(shí)間也將一定程度上增加。與此同時(shí)，公司內(nèi)部的信息傳播...

2010年以前，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點(diǎn)的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標(biāo)的搜索一直沿著概率梯度上升的...

視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項(xiàng)重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，由于其在各個(gè)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨(dú)定位目標(biāo)，這仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槟繕?biāo)的外觀會(huì)立即發(fā)生變化，并且會(huì)出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外，多目標(biāo)跟蹤框架需要...

我國(guó)幅員遼闊，為了便利運(yùn)輸，修建了漫長(zhǎng)鐵路線，鐵路也成了我國(guó)人員流動(dòng)的主要交通工具之一，深受百姓喜愛。我國(guó)也是一個(gè)地質(zhì)災(zāi)害比較嚴(yán)重的國(guó)家，洪水、暴雨、泥石流、地震都會(huì)都對(duì)鐵路線造成破壞，如何有效的保障鐵路線路的安全運(yùn)行、實(shí)時(shí)對(duì)鐵路線路監(jiān)控并對(duì)異常情況進(jìn)行提前預(yù)...

隨著人工智能的興起，AI工程師特別是基于圖像的算法工程師日益成為炙手可熱的香餑餑，特別在一些行業(yè)市場(chǎng)例如工業(yè)領(lǐng)域、軍、工領(lǐng)域等行業(yè)領(lǐng)域，需要根據(jù)具體場(chǎng)景對(duì)檢測(cè)識(shí)別算法進(jìn)行不斷地優(yōu)化完善，已達(dá)到更高的準(zhǔn)確率。在這個(gè)工作的過程中，對(duì)特定目標(biāo)的數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)...

目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和人機(jī)交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法需要多次掃描圖像，并使用復(fù)雜的特征提取和分類器來識(shí)別目標(biāo)。然而，這些方法在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破...

我們都知道，在進(jìn)行救援時(shí)，黃金72小時(shí)尤為重要，根據(jù)應(yīng)急救援共識(shí)，在24小時(shí)內(nèi)，被救出的人員存活率在90%左右；48小時(shí)內(nèi)，存活率在50%-60%；72小時(shí)存活率就已經(jīng)下降到了在20%-30%；之后的時(shí)間就更微乎其微。所以每多挖一塊土，多掘一分地，都可以給傷者...