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河南數據目標檢測解決

來源: 發布時間:2025-08-31

西氣東輸、西油東送等帶來了大量的油氣管線建設,這些管道呈線性分布,長達百公里,是我國經濟穩定發展的重要支撐。這些管道有的處在人口密集區,有的則位于山區、沙漠等環境惡劣區域,有些已運行20余年,歷經風雨,腐蝕、損壞的跡象初顯,存在極大地安全隱患,為保障能源供應穩定,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,檢查管道本體及環境。特別是對我國西部山區、西北沙漠和跨越大江大河等管線的巡查,以及在自然災害發生時的巡線檢查,需要消耗大量的人力物力成本,甚至一些區域還會危及到巡檢人員的人身安全。成都慧視能夠打造全國產化圖像處理板。河南數據目標檢測解決

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無人機要進行AI識別,需要的是模擬人眼,對需要識別的物體進行圖像處理,AI通過大量的模型訓練,能夠具備對物體進行特征提取進行分析的能力,從而實現整個流程的自動化,達到無人機智能識別的目的。但不同的事,無人機的目標識別和傳統的攝像頭還是又不曉得區別,傳統的攝像頭是靜態的,而無人機搭載如光電吊艙飛在空中時,需要處理實時動態的信息,這就是對目標的鎖定跟蹤能力。這樣的結果可以采用將AI圖像跟蹤板植入吊艙的方法來實現。例如慧視光電開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了工業級芯片RK3588,內部植入公司自主研發的智能圖像算法,架構更先進,核心數8核(4大4小),算力6.0TOPS,支持豐富的輸出接口,同時支持H264、H265兩類視頻編碼。可實時對目標進行識別或者人為的的鎖定,同時可以根據輸出目標的靶量信息,對目標進行實時跟蹤。這是達成目的的硬件條件。內蒙古低壓線目標檢測多少錢檢測傳感器選成都慧視。

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無人機及其相關技術的不斷發展,已經打破了傳統的倉儲管理方式,為倉儲帶來了智能化的革新。傳統的倉儲管理,需要人工進行地毯式巡檢,這種方式效率低,費時費力。另外,對于倉儲安全的監管不能做到時效性,反應速度也具有滯后性。而全新的無人機巡檢模式,基于先進的圖像傳感器、遠程控制技術、AI等,使得無人機能夠實現高效安全的自主巡邏,無需過多的人工介入。一旦無人機檢測識別到危險,就能夠立即發出警報,甚至可能提前預警,滯后性將得到改善。

在算法領域,則需要一些特殊的算法。無人機執行任務時飛在高空,地面的物體就會顯得較小,小目標通常指圖像中像素面積小于32*32的物體,一般的AI算法難以實現精細鎖定跟蹤。要解決這個難題,慧視光電的算法工程師給出了小目標識別算法的方案,通過加強目標特征、數據增廣、放大輸入圖像、使用高分辨率的特征、設計合適的標簽分配方法,以讓小目標有更多的正樣本、利用小目標所處的環境信息或者其他容易檢測的物體之間的關系來輔助小目標的檢測。此外,利用自研的深度學習算法開發平臺,通過不斷的深度學習,能夠讓AI更加精細的識別目標。這個方法在瑞芯微RK3588、RV1126、RK3399pro等系列圖像跟蹤板上得到了較好地驗證。因此,將這個算法用在無人機高空識別領域,完全能夠彌補傳統算法的不足,達到更加穩定鎖定跟蹤的目的。FPV檢測識別可以搭載成都慧視開發的RK3588圖像處理板。

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高空墜物已經成為城市安全的一大威脅,一方面來自于人,而另一方面則來自于建筑物。以前的樓房大都是馬賽克墻面,然后在外面再涂一層亞士漆作為保護,隨著樓房建成年份變久,樓房的外立面歷經風吹雨曬,就會出現、起殼、空鼓、滲水等跡象。傳統的檢查模式,需要“蜘蛛人”進行排查,這種方法費時費力,準確度也難以控制。無人機和吊艙的出現則有效解決了這一難點。無人機搭載吊艙,對大樓進行細致的掃描,就能夠將建筑外墻的情況盡收眼底,就像給大樓拍CT一樣。這種吊艙需要具備紅外熱成像的功能,通過太陽照射墻面的溫度,捕捉肉眼不可見的隱患,如果外墻存在缺陷,則會呈現“熱斑”和“冷斑”兩種形態。搭載吊艙的無人機一二十分鐘就能檢查完一面墻,效率是人工遠遠無法企及的。無人機AI檢測可以用于高速巡檢。福建人防目標檢測應用

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多目標跟蹤是指在連續的圖像中,通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標,并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化,而且還會有目標出現和消失的情況,再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況(例如無人機高空檢測),就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標,所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩定性。因此,成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優化方法是:1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述,利用深度學習提取更高級別的語義特征,這些特征對于小范圍內的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型,在算法中加入對攝像頭運動的估計,通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數據關聯策略,設計更靈活的數據關聯算法,允許更大的距離閾值來匹配候選目標。河南數據目標檢測解決

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