從標(biāo)準(zhǔn)化到定制化:非標(biāo)鋰電池自動化設(shè)備的發(fā)展路徑
鋰電池自動化設(shè)備生產(chǎn)線的發(fā)展趨勢與技術(shù)創(chuàng)新
鋰電池后段智能制造設(shè)備的環(huán)保與可持續(xù)發(fā)展
未來鋰電池產(chǎn)業(yè)的趨勢:非標(biāo)鋰電池自動化設(shè)備的作用與影響
非標(biāo)鋰電池自動化設(shè)備與標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備的比較:哪個(gè)更適合您的業(yè)務(wù)
非標(biāo)鋰電池自動化設(shè)備投資回報(bào)分析:特殊定制的成本效益
鋰電池處理設(shè)備生產(chǎn)線的維護(hù)與管理:保障長期穩(wěn)定運(yùn)行
鋰電池處理設(shè)備生產(chǎn)線的市場前景:投資分析與預(yù)測
新能源鋰電設(shè)備的安全標(biāo)準(zhǔn):保障生產(chǎn)安全的新要求
新能源鋰電設(shè)備自動化:提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品一致性
目標(biāo)跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標(biāo)的情況下,對目標(biāo)進(jìn)行特征提取,對感興趣區(qū)域進(jìn)行分析;然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域,并對目標(biāo)在下一幀中的位置進(jìn)行預(yù)測。作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向,目標(biāo)跟蹤一直都是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈制導(dǎo)、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索、無人駕駛、人機(jī)交互和工業(yè)機(jī)器人等領(lǐng)域具有重要的作用。從上世紀(jì)50年代目標(biāo)跟蹤的起源到現(xiàn)今,盡管已有大量的研究成果,但是在復(fù)雜條件下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的跟蹤依舊難以實(shí)現(xiàn)。RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板,該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。無源目標(biāo)跟蹤檢測
無人機(jī)的迅猛發(fā)展,使得無人機(jī)的反制技術(shù)也水漲船高,常見的有電子干擾、無人機(jī)識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術(shù),通過在無人機(jī)攝像頭的基礎(chǔ)上加裝AI高性能圖像處理板,在算法的作用下,就具備無人機(jī)識別的功能,為無人機(jī)對抗創(chuàng)造條件。由于無人機(jī)飛行速度極快,因此針對于這樣環(huán)境下的AI識別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道,當(dāng)視頻幀率越高時(shí),視頻越能夠體現(xiàn)畫面細(xì)節(jié)信息,而圖像識別算法正是逐幀進(jìn)行識別,因此,攝像頭捕捉到的畫面細(xì)節(jié)越多,識別的精度就會越高。無源目標(biāo)跟蹤檢測慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。
云臺的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機(jī)的視野,因此對于云臺的控制必須謹(jǐn)慎且準(zhǔn)確。錯誤的控制會使目標(biāo)從視野中消失,導(dǎo)致跟蹤的失敗。此外,如果云臺的控制幅度過小,可能會達(dá)不到目標(biāo)回到視野中心的目的,目標(biāo)也同樣極易丟失。相反如果在對目標(biāo)運(yùn)動速度有可靠估計(jì)的前提下,提前將目標(biāo)移到視野中目標(biāo)運(yùn)動方向的另一側(cè),將為此后跟蹤目標(biāo)贏得更多的時(shí)間,能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對于云臺的控制更為合理,應(yīng)該對于不同的情況采取不同的控制策略。對于情況的劃分主要取決于目標(biāo)的可靠性和速度的穩(wěn)定性。
目標(biāo)運(yùn)動估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對目標(biāo)的運(yùn)動規(guī)律加以總結(jié),并以此對目標(biāo)將來的運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。正確的預(yù)測,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),必須對攝像機(jī)加以控制。在實(shí)際應(yīng)用中,攝像機(jī)被固定在云臺上,云臺本身不做平移運(yùn)動,但可以控制云臺進(jìn)行水平擺動和上下俯仰,從而帶動攝像機(jī)做相應(yīng)運(yùn)動。所以,對攝像機(jī)的控制就是對云臺的控制。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行智能目標(biāo)識別。
用檢測器模型去解決跟蹤問題,遇到的比較大問題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測任務(wù)中,因?yàn)闄z測物體的類別是已知的,可以收集大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集,都有著上萬張圖片用于訓(xùn)練。而如果我們將跟蹤視為一個(gè)特殊的檢測任務(wù),檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時(shí)候所指定的。這意味著能夠用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標(biāo)跟蹤算法可以有效的解決這個(gè)問題,通過AI自動圖像標(biāo)注平臺SpeedDP的大量模型部署訓(xùn)練,能夠有效解決數(shù)據(jù)訓(xùn)練不足的問題。工程師以RK3399PRO核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。視頻目標(biāo)跟蹤有什么
目標(biāo)跟蹤圖像分析是人工智能的重要組成部分。無源目標(biāo)跟蹤檢測
成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適,工業(yè)級芯片RK3588的加持下,至高輸出6.0TOPS的算力,足以滿足工業(yè)檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車,湖面船舶的檢測,如果不是特殊需求,選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro,基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu);CPU主頻1.8GHz;能夠輸出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目標(biāo)識別算法的賦能下,就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別。無源目標(biāo)跟蹤檢測