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為認(rèn)真落實(shí)城市“智慧化”建設(shè)要求，加速推進(jìn)智慧港口建設(shè)，逐步構(gòu)建智慧港口建設(shè)體系，實(shí)現(xiàn)全過程、全區(qū)域、全要素智慧化提能增效?；垡暪怆娎梦锫?lián)網(wǎng)、云計(jì)算和AI技術(shù)，不斷探索基于數(shù)字化的適合企業(yè)自身實(shí)情的解決方案，按下智慧港口建設(shè)的“快進(jìn)鍵”。通過AI賦能，針對港口安防監(jiān)控，慧視光電成功研發(fā)“慧眼”雙光相機(jī)，采用平行雙光路光學(xué)設(shè)計(jì)。產(chǎn)品可同時采集可見光和紅外兩路模擬視頻數(shù)據(jù)，并基于采集到的實(shí)時視頻流，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)鎖定、目標(biāo)跟蹤功能。目標(biāo)鎖定與跟蹤狀態(tài)下，產(chǎn)品可在輸出視頻圖像的同時，輸出目標(biāo)相對與產(chǎn)品光軸的實(shí)時視線角信息（方位、俯仰）。實(shí)現(xiàn)港口智慧化管理，提升管理效率，降低人工成本。如何實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)跟...

森林火災(zāi)是世界性林業(yè)重要災(zāi)害之一，具有突發(fā)性，災(zāi)害的發(fā)生的隨機(jī)性，在較短的時間內(nèi)能造成較大的損失的特點(diǎn)，每年都有一定數(shù)量的發(fā)生，造成林業(yè)資源的重大損失和全球性環(huán)境污染。一旦有火災(zāi)發(fā)生，就必須以極快的速度采取撲救措施，撲救是否及時，決策是否得當(dāng)，重要原因都取決于對林火行為的發(fā)現(xiàn)是否及時，分析是否準(zhǔn)確合理，決策措施是否得當(dāng)。如何實(shí)現(xiàn)森林防火工作的規(guī)范化、科學(xué)化、信息化，真正做到早發(fā)現(xiàn)、早解決火災(zāi)隱情，排除森林火災(zāi)隱情?；垡暪怆姷摹盎垩邸彪p光監(jiān)測設(shè)備，基于AI識別技術(shù)開發(fā)，識別煙霧+明火,實(shí)時報(bào)警.?？梢詫?shí)現(xiàn)森林防火區(qū)24小時監(jiān)測，可以獲取山火，焚燒秸稈，燒紙等威脅線路安全的山火事件一旦發(fā)生山火災(zāi)情...

中臺的概念出自于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，中臺即是數(shù)字能力共享平臺，是平臺的平臺。城市管理者可通過建立城市空間管理中臺，實(shí)現(xiàn)城市數(shù)據(jù)資產(chǎn)的統(tǒng)一管理。以人工智能技術(shù)為主的AI中臺還能夠較好的解決城市空間管理面臨的數(shù)據(jù)“深度”使用的問題。AI中臺是將深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、知識圖譜、自然語言理解等人工智能技術(shù)模塊化、組件化、可插拔化并賦能于中臺，將人工智能能力（包括硬件的計(jì)算能力、算法的訓(xùn)練能力、模型的部署能力、基礎(chǔ)業(yè)務(wù)的展現(xiàn)能力）集約起來，與中臺的數(shù)據(jù)資源緊密結(jié)合并封裝為整體中臺系統(tǒng)。目標(biāo)跟蹤的板卡哪家做的好呀？哪里有目標(biāo)跟蹤檢測目標(biāo)跟蹤成都慧視光電技術(shù)有限公司基于自身算法優(yōu)勢，成功研發(fā)“慧眼”雙光相機(jī)，采用平...

隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，航運(yùn)這種便捷、低成本的運(yùn)輸方式在運(yùn)輸業(yè)結(jié)構(gòu)占比不斷提升，內(nèi)河航運(yùn)、沿海航運(yùn)和遠(yuǎn)洋航運(yùn)的船舶交通量越來越高；同時，隨著社會大眾對生活品質(zhì)的追求，涉及船舶的水（海）上旅游業(yè)發(fā)展也是方興未艾。船舶交通量的提高，導(dǎo)致水上航行安全問題的防治難度提升、監(jiān)管壓力增大，對船舶運(yùn)營方、監(jiān)管部門的船舶安全監(jiān)控、航道安全監(jiān)管提出了新的挑戰(zhàn)?；垡暪怆姟盎垩邸彪p光視頻監(jiān)控設(shè)備采用平行雙光路光學(xué)設(shè)計(jì)。產(chǎn)品可同時采集可見光和紅外兩路模擬視頻數(shù)據(jù)，并基于采集到的實(shí)時視頻流，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)鎖定、目標(biāo)跟蹤功能，可在船載監(jiān)控中心實(shí)現(xiàn)對內(nèi)部重要部位和外部環(huán)境各個場景的監(jiān)控，同時通過人工提供待鎖定目標(biāo)的位置坐標(biāo)和...

人工智能的三個技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)：硬件平臺、軟件功能算法、底層算法異構(gòu)平臺。硬件平臺因?yàn)橐紊疃葘W(xué)習(xí)等大規(guī)模并行計(jì)算的需要，這就對AI芯片的CPU、GPU要求較高以做到更好的儲備數(shù)據(jù)、加速計(jì)算過程，在做好AI芯片選型后，只需要結(jié)合市場的需求做好電氣接口即可。軟件應(yīng)用算法隨著技術(shù)的積累，大部分廠家基本掌握了應(yīng)用層面的算能，提升空間短期內(nèi)不會出現(xiàn)大的跳躍。底層軟件異構(gòu)平臺承載著硬件的選型、應(yīng)用軟件的算能，異構(gòu)平臺設(shè)計(jì)的優(yōu)劣直接影響著硬件的設(shè)計(jì)水平及算能的實(shí)現(xiàn)能力。目前很多廠商采取使用公用軟件平臺，快速的實(shí)現(xiàn)軟件功能，在AI芯片更新或者替換時，需要重新設(shè)計(jì)開發(fā)，消耗大量的人力、物力、時間。全國產(chǎn)化的跟蹤板...

目標(biāo)遮擋是導(dǎo)致跟蹤失敗的一個重要原因，也是實(shí)現(xiàn)長程目標(biāo)跟蹤的關(guān)鍵問題。跟蹤任務(wù)從始至終都只跟蹤一個目標(biāo)，一旦目標(biāo)被遮擋，則會極大程度上影響跟蹤準(zhǔn)確度，甚至導(dǎo)致跟蹤失敗。因此，當(dāng)面臨遮擋問題時，目標(biāo)跟蹤任務(wù)的要求更加嚴(yán)格。目前，目標(biāo)遮擋可以分為兩種情況：部分遮擋和完全遮擋。部分遮擋意味著在圖像中還存在部分目標(biāo)，可以通過對這部分的目標(biāo)進(jìn)行判斷進(jìn)而確定目標(biāo)的位置；完全遮擋則是在圖像中找不到目標(biāo)，可能發(fā)生在有大的物體完全遮住了跟蹤目標(biāo)?；垡暪怆姷膱D像處理板具有抗遮擋能力。國內(nèi)有哪些廠家可以提供全國產(chǎn)化的圖像識別模塊？無源目標(biāo)跟蹤設(shè)備目標(biāo)跟蹤成都慧視光電技術(shù)有限公司的RK3399處理板是采用的國內(nèi)AI智...