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目標檢測和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動駕駛和人機交互等。傳統(tǒng)的目標檢測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別目標。然而，這些方法在實時性和準確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標檢測和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破...

無人機要進行AI識別，需要的是模擬人眼，對需要識別的物體進行圖像處理，AI通過大量的模型訓(xùn)練，能夠具備對物體進行特征提取進行分析的能力，從而實現(xiàn)整個流程的自動化，達到無人機智能識別的目的。但不同的事，無人機的目標識別和傳統(tǒng)的攝像頭還是又不曉得區(qū)別，傳統(tǒng)的攝像頭...

橋梁助航標志的正常顯示有助于引導(dǎo)船舶正常航行，防止出現(xiàn)撞上大橋等事故的發(fā)生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查，尤其是夜間。由于傳統(tǒng)的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區(qū)，巡查范圍不夠細致、作業(yè)效率低下、執(zhí)法人員存在人身安全隱患等問題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是...

AI智能化檢測是打造領(lǐng)域智慧建設(shè)的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板，定制AI檢測算法，就能夠?qū)崿F(xiàn)對物體的質(zhì)量檢測。在智能檢測領(lǐng)域，圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關(guān)鍵所在。不同行業(yè)的作業(yè)環(huán)境不同，對于圖像處理板的性能需求也就不同...

無人機搭載如光電吊艙等帶有攝像頭的設(shè)備后，達到了實現(xiàn)智能識別的硬件條件，但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取圖像，并不具備AI識別的功能。無人機AI識別算法的處理器還是在于模仿人眼一樣進行視覺處理，然后AI進行智能提取和分析圖像，再和訓(xùn)練模型進行快速比對，從而在無人機快速...

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評價中直接從全圖中預(yù)測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能，同時學(xué)習(xí)目標的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預(yù)測施加了嚴格的空間約束，限制了模型可以預(yù)測的相鄰項目的數(shù)量。成群出現(xiàn)的小物件，如鳥類，對于...

西氣東輸、西油東送等帶來了大量的油氣管線建設(shè)，這些管道呈線性分布，長達百公里，是我國經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展的重要支撐。這些管道有的處在人口密集區(qū)，有的則位于山區(qū)、沙漠等環(huán)境惡劣區(qū)域，有些已運行20余年，歷經(jīng)風(fēng)雨，腐蝕、損壞的跡象初顯，存在極大地安全隱患，為保障能源供應(yīng)穩(wěn)...

而要實現(xiàn)這些功能，無人機就需要搭載光電吊艙?；垡暪怆婇_發(fā)的VIZ-100T三軸三光目標定位吊艙將10倍光學(xué)變倍可見光相機，640×512高分辨率紅外相機，測程1.2km半導(dǎo)體激光測距機集于一體，能夠遠距離高倍變焦實現(xiàn)管線巡檢時高清成像，在夜晚，專業(yè)高靈敏度的紅...

進入夏季，南方各地進入汛期，對于水利工作而言，這時候需要時刻關(guān)注水流流速。水流流速的監(jiān)測數(shù)據(jù)有助于準確分析洪水的演進情況，預(yù)測洪水的影響范圍和可能造成的損害，從而更有效地指導(dǎo)防洪工作的部署;在汛期，水文站會根據(jù)水流速度和雨量等數(shù)據(jù)來決定是否開啟水庫閘門進行泄洪...

城市管理的智慧化轉(zhuǎn)型是智慧城市建設(shè)的重要部分。隨著無人機的廣泛應(yīng)用，一個由人、機組合的智慧化無人機綜合監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)正逐步形成，讓城市風(fēng)險無處遁形。無人機搭載吊艙起飛，能夠按照航線進行巡飛，吊艙的智能化攝像頭能夠?qū)σ曇皟?nèi)的目標進行智能識別，通過數(shù)據(jù)分析向監(jiān)管發(fā)出信息...

隨著生活品質(zhì)的提升，現(xiàn)在無論是企業(yè)還是個人都對智能化的需求有所提升，這就對于攝像頭提出了新的要求?，F(xiàn)在市面上的傳統(tǒng)攝像頭都只具備記錄功能，受限于鏡頭的視野范圍，就算可以轉(zhuǎn)動也必須是手動操作，尚不能實現(xiàn)自動化。但在智慧安防等領(lǐng)域，如果攝像頭能夠?qū)崿F(xiàn)自動化轉(zhuǎn)動，那...

在深度學(xué)習(xí)中，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune），即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時候（只有個位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模...

自動化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機的模擬信號通過視頻電纜傳送至計算機，計算機通過視頻采集卡將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號，該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計算機CRT上顯示，同時傳送至內(nèi)存進行目標檢測或跟蹤(根據(jù)需要可同時進行硬盤錄像)，計算機根據(jù)算法...

作為社區(qū)的基本單元，小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán)，而在安防領(lǐng)域，小區(qū)更是守護家庭的門戶，如何更加高效的守護小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過技術(shù)的不斷革新，智慧安防逐漸成為這個方向。通過在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎(chǔ)上，應(yīng)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當前先進...

雖然現(xiàn)在各種公共交通已十分便捷，但是仍然存在許多無證、無資質(zhì)的車輛，這些車輛無視交通法規(guī)，所以超速超載，儼然成為公路安全一大隱患。例如在車站出入口，經(jīng)常會有很多人進行拉客，雖然說是坐滿就走，但是為了利益比較大化，超員那是常有的事。再比如暑期來臨，各種培訓(xùn)班、托...

傳統(tǒng)意義上的根據(jù)視頻的變化率報警，隨著由于計算機的廣泛應(yīng)用和數(shù)字圖像的發(fā)展，由于其設(shè)置的不靈活、虛警率高、不抗干擾及接口等方面的原因，正慢慢地面臨淘汰；另外，在重要的場所，比如具有戰(zhàn)略意義的油田油庫，*倉庫，重要的機密場所、辦公地點，水利大壩等等，傳統(tǒng)意義上的...

目標運動估計是根據(jù)目標在過去的位置對目標的運動規(guī)律加以總結(jié)，并以此對目標將來的運動狀態(tài)進行預(yù)測。正確的預(yù)測，可以縮小匹配的計算區(qū)域，大幅的降低匹配計算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標處于運動狀態(tài)，為了把目標始終保持在攝像機視野之內(nèi)，必須對攝像機加以控制。在...

作為社區(qū)的基本單元，小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán)，而在安防領(lǐng)域，小區(qū)更是守護家庭的門戶，如何更加高效的守護小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過技術(shù)的不斷革新，智慧安防逐漸成為這個方向。通過在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎(chǔ)上，應(yīng)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當前先進...

災(zāi)難發(fā)生后，在通信窄帶寬的情況下，我們往往難以實現(xiàn)現(xiàn)場多路高清視頻、語音的實時回傳，指揮員對于前方情況存在看不到、看不全的問題，同時后方人員也不能對前方視頻設(shè)備進行控制，例如旋轉(zhuǎn)、變焦等操作；在通信弱網(wǎng)的情況下，例如只有2G信號的情況下，不能實現(xiàn)現(xiàn)場視頻回傳，...

在算法領(lǐng)域，則需要一些特殊的算法。無人機執(zhí)行任務(wù)時飛在高空，地面的物體就會顯得較小，小目標通常指圖像中像素面積小于32*32的物體，一般的AI算法難以實現(xiàn)精細鎖定跟蹤。要解決這個難題，慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案，通過加強目標特征、數(shù)據(jù)增廣、...

目標跟蹤時，多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標表觀描述的準確度與可信性,現(xiàn)有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進行融合,綜合利用各種冗余、互補信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度...

無人機搭載檢測儀，可以飛到工業(yè)園區(qū)的任意角落進行數(shù)據(jù)采集，通過采集到的數(shù)據(jù)，就能分析出污染物成分、濃度。為了進一步提高效率，檢測的方法會是多個無人機同時進行巡飛監(jiān)測，這就會面臨一個新的問題，難道要一個人控制一架無人機么？顯然是不符合降本增效這個準則的。于是就只...

隨著AI的快速發(fā)展，對應(yīng)的軟硬件也得到了快速的普及，蘋果公司已經(jīng)推出了新一代的具有AI功能的系列產(chǎn)品，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機用吊艙產(chǎn)品還是邊海防用轉(zhuǎn)臺產(chǎn)品，如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設(shè)備，沒有高性能的AI...

YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中，有幾個關(guān)鍵技術(shù)對其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，其中引入了一些先進的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如Darknet。其次是使用AnchorBox來提高目標定位的精度。此外，YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)...

視覺目標跟蹤是指對圖像序列中的運動目標進行檢測、提取、識別和跟蹤，獲得運動目標的運動參數(shù)，如位置、速度、加速度和運動軌跡等，從而進行下一步的處理與分析，實現(xiàn)對運動目標的行為理解，以完成更高一級的檢測任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標跟蹤與多目標跟...

基于視頻目標檢測和跟蹤的一般流程是：通過目標檢測，找到目標；對目標特征進行描述，初步估計目標的運動矢量；根據(jù)運動狀態(tài)，進入目標跟蹤，對傳感器的姿態(tài)，比如水平方位、垂直方位和焦距等進行調(diào)整；跟蹤到目標后，對目標特征進行更新，并對目標的運動進行預(yù)測后，進入下一輪的...

許多小型化的無人機飛行器等類似于昆蟲小動物，憑借其機動、靈活、體積小的特點能夠在復(fù)雜的環(huán)境中執(zhí)行飛行任務(wù)。但是再精細化的操控，也難以做到完全避免障礙物的阻礙，因此需要采用AI避障的功能。AI避障中很重要的一點是要對環(huán)境進行自動化的識別。利用高性能的AI圖像處理...

目標檢測與目標跟蹤這兩個任務(wù)有著密切的聯(lián)系。針對目標跟蹤任務(wù)，微軟亞洲研究院提出了一種通過目標檢測技術(shù)來解決的新視角，采用簡潔、統(tǒng)一而高效的“目標檢測+小樣本學(xué)習(xí)”框架，在多個主流數(shù)據(jù)集上均取得了杰出性能。目標跟蹤（Object tracking）與目標檢測（...

目標檢測和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動駕駛和人機交互等。傳統(tǒng)的目標檢測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別目標。然而，這些方法在實時性和準確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標檢測和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破...

YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中，有幾個關(guān)鍵技術(shù)對其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，其中引入了一些先進的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如Darknet。其次是使用AnchorBox來提高目標定位的精度。此外，YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)...