無人機在軍備領(lǐng)域有著突出作用,它不僅能幫助進行信息偵查,還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中,在智能精細打擊領(lǐng)域,少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析,能夠?qū)崿F(xiàn)對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式,能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響,盡可能保證無人機的重復使用,圖像處理設(shè)備顯然比無人機本身更加經(jīng)濟。除了硬件方面,要實現(xiàn)這樣的精細打擊,算法的能力至關(guān)重要。在實際應用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力,這個過程周期不可估量。傳統(tǒng)方式下,需要大量的外場測試驗證,整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現(xiàn),則很好的優(yōu)化了這個過程。給我推薦一個做跟蹤板卡的企業(yè)?國產(chǎn)目標跟蹤有哪些
人工智能起源于上個世紀五十年代,被譽為新時代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展,為了使得計算機可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實世界的能力,六十年代初,人工智能衍生出了一個重要的分支,計算機視覺。在計算機視覺的研究過程中,學者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”,一個新的學科——目標跟蹤應運而生。目標跟蹤是計算機視覺和機器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支,在人機交互、安全監(jiān)控、自動駕駛、城市交通、軍領(lǐng)域、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用,其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域,并在接下來的視頻幀中對其進行跟蹤智能化目標跟蹤產(chǎn)品慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。
目標跟蹤是計算機視覺研究領(lǐng)域的熱點之一,并得到廣泛應用。相機的跟蹤對焦、無人機的自動目標跟蹤等都需要用到了目標跟蹤技術(shù)。另外還有特定物體的跟蹤,比如人體跟蹤,交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛跟蹤,人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢跟蹤等。簡單來說,目標跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中,建立所要跟蹤物體的位置關(guān)系,得到物體完整的運動軌跡。給定圖像首幀的目標坐標位置,計算在下一幀圖像中目標的確切位置。在運動的過程中,目標可能會呈現(xiàn)一些圖像上的變化,比如姿態(tài)或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應用展開。
無人機追逐識別可以用在許多領(lǐng)域,如軍備、安防。通過專業(yè)傳感器設(shè)備的植入,讓攝像頭智能化,就可以對無人機進行追蹤識別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領(lǐng)域的企業(yè),在這方面也有著豐富的解決經(jīng)驗。在硬件領(lǐng)域,我們能夠定制開發(fā)不同接口的圖像處理板,如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等,只要您提出需求,我們就能通過應用場景需要定制合適的接口。這是進行無人機識別的基礎(chǔ)條件。目前,成都慧視能夠提供不同等級算力的圖像處理板,RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列,滿足多場景、廣領(lǐng)域。智能化的圖像處理板還可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)降本增效。
RK3588作為瑞芯微國產(chǎn)化旗艦級芯片,用在目標跟蹤領(lǐng)域,通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右,這已經(jīng)足夠滿足大多數(shù)應用領(lǐng)域的需求。但在許多特殊領(lǐng)域,如軍備、邊防,高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時間內(nèi)捕捉到更多的畫面,實現(xiàn)高速動態(tài)場景的連續(xù)拍攝。高幀頻的目標跟蹤則能夠獲得更多的目標細節(jié),便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素無法達到這樣的需求,但RK3588作為性能怪,6.0TOPS的算力開發(fā)潛力無限。成都慧視就針對于這樣的需求場景,在硬件的支持下,定制開發(fā)出能夠支撐100Hz跟蹤算法,從而打造出能夠穩(wěn)定實現(xiàn)100Hz目標跟蹤的整合方案?;垡旳I板卡可以用于大型公共停車場。移動目標跟蹤經(jīng)驗豐富
慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。國產(chǎn)目標跟蹤有哪些
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蹤。相比單目標跟蹤而言,多目標跟蹤問題更加復雜和困難。多目標跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨目標的位置、大小等數(shù)據(jù),多個目標各自外觀的變化、不同的運動方式、動態(tài)光照的影響以及多個目標之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標跟蹤問題中的難點。國產(chǎn)目標跟蹤有哪些