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無源目標跟蹤工程

來源: 發布時間:2025-04-25

“啟明935A”系列芯片已經成功點亮,并完成各項功能性測試,達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片,但并非單一芯片,而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配,再結合靈活的封裝方式,快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連,雙芯雙向帶寬128GB/s,四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入,可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構,初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。慧視光電基于AI圖像處理的監控監管方案能夠實現安全生產。無源目標跟蹤工程

目標跟蹤

自動化的視頻跟蹤系統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換為數字視頻信號,該轉換的輸出的數字圖像一方面在計算機CRT上顯示,同時傳送至內存進行目標檢測或跟蹤(根據需要可同時進行硬盤錄像),計算機根據算法的運算結果來控制攝像機的云臺,這個控制過程是通過通訊協議卡和雙絞線電纜和攝像機的云臺接口來完成的。監視和跟蹤系統的啟動可以是人工的,也可以由系統的報警輸入設備啟動。高性能的圖像卡一般自帶顯卡,能夠避免廉價的多媒體卡長時間地、連續地通過總線傳送到計算機的顯存而帶來的死屏、CPU的占用及總線的占用等問題。寧夏高效目標跟蹤國產化跟蹤板哪家好?

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而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術,實現遠程快速維修,通過加裝高性能圖像處理板,機器人能夠精細電網缺陷以及損壞程度,并通過攝像頭實時回傳高清畫面,工程師只需要遠程操控機器人進行修補,實現精細縫合。整個過程只需要極少數的人員參與,整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時,極大地保障了電力供應。成都慧視光電采用RK3588開發而成的Viztra-HE030圖像處理板,具備八核處理器,采用BTB傳輸接口,擁有極強傳輸能力,成都慧視能夠憑借豐富的經驗,快速集成開發SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過6.0TOPS的算力,以及豐富的接口定制,板卡能夠快速適配不同的無人機和機器人,用在我國西部電力運維領域,將是工程師打造智能化維護的關鍵技術。

在許多領域,無人機的作業環境相對復雜,需要識別處理圖像背景目標眾多,這種環境下,要想實現更高精度的檢測識別效果,圖像處理板的性能至關重要。在慧視光電開發的多款圖像處理板中,Viztra-HE030圖像處理板以6.0TOPS得以勝任。這款板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,8nmLP制程,搭載八核64位CPU,主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,內置AI加速器NPU,支持主流的深度學習框架。性能強勁的RK3588可為無人機AI識別的應用場景帶來更強大的性能表現。有沒有做全國產后跟蹤版的公司?

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長時間一直進行這樣的圖像標注工作,那無疑是枯燥而乏味的,手酸不說,更多的是精神上的折磨,進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑,無法跳過,當項目緊急時,甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現狀急需改變!慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率,開發了一個深度學習算法開發平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標注一定量的數據集進行訓練,形成一個可用的預選模型(如果已有模型可以直接使用),然后訓練一定階段后,可以評估此模型的能力,如果能夠滿足使用就可以對相同目標的新數據集(未進行任何標注)進行AI自動化標注。這一過程的省去了大量需要對新數據集的手動拉框工作,同時也在不斷反哺此模型算法,幫助提升性能。RV1126圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板,該板卡采用國產高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。耐用目標跟蹤批發價格

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片。無源目標跟蹤工程

實際上,跟蹤和檢測是分不開的,比如傳統TLD框架使用的在線學習檢測器,或KCF密集采樣訓練的檢測器,以及當前基于深度學習的卷積特征跟蹤框架。一方面,跟蹤能夠保證速度上的需要,而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計誤差。不同的應用場合對跟蹤的要求也不一樣,比如特定目標跟蹤中的人臉跟蹤,在跟蹤成功率、準確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外,跟蹤的另一個分支是多目標跟蹤(MultipleObjectTracking)。多目標跟蹤并不是簡單的多個單目標跟蹤,因為它不僅涉及到各個目標的持續跟蹤,還涉及到不同目標之間的身份識別、自遮擋和互遮擋的處理,以及跟蹤和檢測結果的數據關聯等。無源目標跟蹤工程

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