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國產目標跟蹤解決

來源: 發(fā)布時間:2025-06-27

但這也遇到很多難點,通常情況下,視頻回傳的延遲大概在200ms左右,隨著大量的彈打出,視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力,如何在通信帶寬有限的情況下,保證視頻順暢、清晰、無卡頓地傳輸,是分析改進這個工作需要解決的前期難點。針對于這個問題,慧視光電利用GS弱網高清音視頻傳輸系統(tǒng)和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結合,推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個窄帶收發(fā)信道內,例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內,多路視頻和交互控制共用一對收發(fā)信道,信道支持數據透傳,外部系統(tǒng)可以使用該信道,傳輸任意格式的數據;可實時調整視頻碼率,在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像。可以使設備飛的更遠、走的更遠;可實現視頻中繼轉發(fā);能夠基于H265實時視頻編碼;可實現基于視頻流的“人在回路低延遲控制”。基于普通60幀相機,實現15ms的低延遲編解碼,加上數據鏈傳輸延遲時間在30ms左右,目前業(yè)界前列。通用性強,使用更加靈活,適用更多應用場景;支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸(1080P60FPS),徹底解決“帶寬苦惱”;整體時延約60ms(含相機、編解碼、顯示,不含傳輸),實現實時控制、實時打擊。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數量的飛速發(fā)展。國產目標跟蹤解決

目標跟蹤

目標跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標的情況下,對目標進行特征提取,對感興趣區(qū)域進行分析;然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域,并對目標在下一幀中的位置進行預測。作為計算機視覺領域的一個熱點研究方向,目標跟蹤一直都是一項具有挑戰(zhàn)性的工作。目標跟蹤技術在導彈制導、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索、無人駕駛、人機交互和工業(yè)機器人等領域具有重要的作用。從上世紀50年代目標跟蹤的起源到現今,盡管已有大量的研究成果,但是在復雜條件下實現實時準確的跟蹤依舊難以實現。江蘇目標跟蹤服務電話慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。

國產目標跟蹤解決,目標跟蹤

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、軍領域、醫(yī)療診斷等領域都發(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

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(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100Hz目標跟蹤的整合方案。RV1126圖像處理板識別概率超過85%。

國產目標跟蹤解決,目標跟蹤

經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,能夠識別**小像素為12*12的目標,整個延遲不高于100ms,識別精度能夠大于85%。無人機作業(yè),續(xù)航是使用者首要考慮的。Viztra-LE026的設計正是考慮了這項因素,首先重量上就不會給無人機增加過多負擔,尺寸方面也無需過多空間,低于4W的功耗對于整個無人機的續(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的完美契合,將是各領域打造智能無人機的得力助手。慧視RK3588圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監(jiān)控。吉林網絡目標跟蹤

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。國產目標跟蹤解決

多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規(guī)則復雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標注框等方法相比,多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態(tài),通過大量的多邊形標注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標注方法中,標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具,將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度,相較于矩形框標注更加費時費力,如果遇到大量待標注目標,則極大地影響工作效率。國產目標跟蹤解決

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