隨著社區等安防向著智能化的進一步發展，越來越多的領域對傳統意義上的視頻監控提出了更加的嚴格要求，雖然傳統監控系統已經可以滿足人們“眼見為實”的要求，但同時這種監控系統要求監控人員不得不始終看著監視屏幕，獲得視頻信息，通過人為的理解和判斷，才能得到相應的結論，做出相應的決策。因此，讓監控人員長期盯著眾多的電視監視器成了一項非常繁重的任務。特別在一些監控點較多的情況下，監控人員幾乎無法做到完整的監控。慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。光纖數據目標跟蹤型號

YOLO算法的關鍵技術在YOLO算法中，有幾個關鍵技術對其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經網絡提取圖像特征，其中引入了一些先進的網絡結構，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絡和多尺度預測等技術，以處理不同大小的目標。YOLO算法在實時目標檢測和跟蹤中的應用YOLO算法在實時目標檢測和跟蹤領域取得了明顯的成果。它不僅在檢測速度上遠超傳統方法，而且在目標定位和類別預測準確性上也表現出色。因此，YOLO算法在許多應用中得到了廣泛應用，如視頻監控、自動駕駛和物體識別等。湖北無線目標跟蹤成都這邊做跟蹤板卡的企業有沒有？

這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內部安裝圖像處理板，這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼，有了這個智慧眼，無人機就能夠對視野范圍內的物體進行AI識別，從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發而成，具備2.0TOPS的算力，外形呈圓形化設計，整體外觀大小為Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優勢，不會過多占用和消耗無人機的內部空間和續航。

YOLO單卷積神經網絡在一次評價中直接從全圖中預測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓練并直接優化檢測性能，同時學習目標的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預測施加了嚴格的空間約束，限制了模型可以預測的相鄰項目的數量。成群出現的小物件，如鳥類，對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個由全深度CNN組成的單一統一對象識別網絡，提高了檢測的準確性和效率，同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區域方案微調之間交替的訓練方法，使得統一的、基于深度學習的目標識別系統能夠以接近實時的幀率運行，然后在保持固定目標的同時微調目標檢測。成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產化RK3399PRO板的高性能圖像處理板卡。

安全生產一直是發展過程中不變的話題。當前，我國建筑行業正處于高速發展階段，不少建筑工地陸續開工，建筑行業安全也越發受到社會各界的關注。該行業以事故高發、危險系數高而聞名，建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學危險以及涉及重型機械和車輛的環境中。一般情況下，工地開工都會對工人進行安全教育培訓，并且設有安全監管人員，但純人力監管，常常因為疏忽大意釀成悲劇。加入科技的力量如監控等設備來輔助人力監管是一個很好的補充，但是傳統監控也需要人守在屏幕前，也具有不小的弊端。于是，慧視光電基于AI圖像處理的監控監管方案就應運而生。工程師以RV1126核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。湖北無線目標跟蹤

慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。光纖數據目標跟蹤型號

RK3588作為瑞芯微國產化旗艦級芯片，用在目標跟蹤領域，通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右，這已經足夠滿足大多數應用領域的需求。但在許多特殊領域，如軍備、邊防，高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時間內捕捉到更多的畫面，實現高速動態場景的連續拍攝。高幀頻的目標跟蹤則能夠獲得更多的目標細節，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，定制開發出能夠支撐100Hz跟蹤算法，從而打造出能夠穩定實現100Hz目標跟蹤的整合方案。光纖數據目標跟蹤型號