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北京目標(biāo)檢測與識別

來源: 發(fā)布時間:2025-07-01

低于10*10像素的小目標(biāo)由于像素小、面積小等問題,能夠提供的檢測信息就少,即便是高性能的圖像處理板也難以進(jìn)行運算,就會給目標(biāo)檢測跟蹤造成了不小的難度?;垡暪怆姼鶕?jù)自身經(jīng)驗推出的質(zhì)心小目標(biāo)跟蹤方案則很好的解決了小目標(biāo)跟蹤當(dāng)中的一些問題,讓許多客戶在應(yīng)用場景中減少了很多麻煩?;垡暪怆姷墓こ處熗ㄟ^對算法的定制,使得該跟蹤方案無論是在RK3588這樣的旗艦級圖像處理板上還是RV1126這樣的入門級芯片上都有著很好的效果。FPV檢測識別可以搭載成都慧視開發(fā)的RV1126圖像處理板。北京目標(biāo)檢測與識別

目標(biāo)檢測

經(jīng)過算法的不斷升級驗證,Viztra-LE026圖像處理板能夠以30Hz的幀率跟蹤像素為2*2的目標(biāo),能夠識別**小像素為12*12的目標(biāo),整個延遲不高于100ms,識別精度能夠大于85%。無人機(jī)作業(yè),續(xù)航是使用者首要考慮的。Viztra-LE026的設(shè)計正是考慮了這項因素,首先重量上就不會給無人機(jī)增加過多負(fù)擔(dān),尺寸方面也無需過多空間,低于4W的功耗對于整個無人機(jī)的續(xù)航影響也是微乎其微。綜合這些特點,可見Viztra-LE026圖像處理板和無人機(jī)的完美契合,將是各領(lǐng)域打造智能無人機(jī)的得力助手。廣東無源目標(biāo)檢測成都慧視能夠定制多接口的RK3588圖像處理板用于目標(biāo)檢測領(lǐng)域。

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而無人機(jī)作為高空巡邏偵查的輔助平臺,憑借其靈活、廣闊的視野,能夠為治安巡邏提供更多的地面信息,有效彌補(bǔ)視野盲區(qū),實現(xiàn)三位一體防控。例如公安可以通過無人機(jī)開展“空中喊話”,將反詐、防溺水、消防安全等知識“空投”給市民,開展“空中喊話”。在高空喊話的同時,無人機(jī)還將現(xiàn)場巡檢畫面實時傳回情指中心聯(lián)合指揮大廳,民警將巡航檢查發(fā)現(xiàn)的小區(qū)消防通道堵塞、居民樓飛線充電等隱患,短時間內(nèi)派發(fā)至屬地職能單位予以整改。

西氣東輸、西油東送等帶來了大量的油氣管線建設(shè),這些管道呈線性分布,長達(dá)百公里,是我國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的重要支撐。這些管道有的處在人口密集區(qū),有的則位于山區(qū)、沙漠等環(huán)境惡劣區(qū)域,有些已運行20余年,歷經(jīng)風(fēng)雨,腐蝕、損壞的跡象初顯,存在極大地安全隱患,為保障能源供應(yīng)穩(wěn)定,定期的油氣管線巡檢便必不可少。在過去,管線巡檢全依賴于巡檢工人一步一個腳印走出來,他們必須得沿著長長的管線巡視,檢查管道本體及環(huán)境。特別是對我國西部山區(qū)、西北沙漠和跨越大江大河等管線的巡查,以及在自然災(zāi)害發(fā)生時的巡線檢查,需要消耗大量的人力物力成本,甚至一些區(qū)域還會危及到巡檢人員的人身安全。如何實現(xiàn)高效的目標(biāo)檢測?

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識別算法的性能提升依靠大量的圖像標(biāo)注,傳統(tǒng)模式下,需要人工對同一識別目標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一步一步手動拉框,但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對于算法的提升越有幫助,常規(guī)情況下,一個20秒時長30幀的視頻就多達(dá)兩三百張畫面需要標(biāo)注,如果視頻時長或者視頻的幀速率增加,需要標(biāo)注的幀畫面將會更多。小編曾試過標(biāo)注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻,需要標(biāo)注的畫面竟然多達(dá)5000多張,當(dāng)我標(biāo)注到500張的時候,整個人都已經(jīng)麻木,并且出現(xiàn)情緒波動,望著剩下的4500多張待標(biāo)注畫面,看著都頭皮發(fā)麻,怎么都不想繼續(xù)了。用于目標(biāo)檢測的傳感器有哪些?廣東企業(yè)目標(biāo)檢測

FPV檢測識別可以搭載成都慧視開發(fā)的RK3399pro圖像處理板。北京目標(biāo)檢測與識別

無人機(jī)在軍備領(lǐng)域有著突出作用,它不僅能幫助進(jìn)行信息偵查,還能進(jìn)行智能炮彈高空精細(xì)打擊。其中,在智能精細(xì)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(biāo)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(jī)的重復(fù)使用,圖像處理設(shè)備顯然比無人機(jī)本身更加經(jīng)濟(jì)。除了硬件方面,要實現(xiàn)這樣的精細(xì)打擊,算法的能力至關(guān)重要。在實際應(yīng)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。北京目標(biāo)檢測與識別

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