这种智慧化的建设就是采用图像处理。在无人机内部安装图像处理板,这些图像处理板和相机、算法的有机结合就形成了无人机的智慧眼,有了这个智慧眼,无人机就能够对视野范围内的物体进行AI识别,从而自动完成避障、巡检等操作。成都慧视开发的小型化图像处理板Viztra-LE026就是专门为无人机设计的一款“智慧眼”处理器。这块板卡采用了RV1126开发而成,具备2.0TOPS的算力,外形呈圆形化设计,整体外观大小为Ф38mm*12mm,重量只有12g,功耗不高于4W,用在无人机领域具有功耗低、尺寸小的优势,不会过多占用和消耗无人机的内部空间和续航。成都RK3399智能跟踪板提供商。专业目标跟踪产品
成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明。通过SpeedDP的应用,能够极大减少整个测试验证所需时间,减少人力成本支出,减少项目开发周期,让工程师不再为繁琐的图像标注浪费时间将更多的精力放在更重要的领域。流畅目标跟踪技术慧视光电对RK3588跟踪板进行二次开发,实现AI智能应用。
识别算法的性能提升依靠大量的图像标注,传统模式下,需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框,但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助,常规情况下,一个20秒时长30帧的视频就多达两三百张画面需要标注,如果视频时长或者视频的帧速率增加,需要标注的帧画面将会更多。小编曾试过标注一个时长为1分30秒帧速率为60的视频,需要标注的画面竟然多达5000多张,当我标注到500张的时候,整个人都已经麻木,并且出现情绪波动,望着剩下的4500多张待标注画面,看着都头皮发麻,怎么都不想继续了。
在目标跟踪领域,场景信息与目标状态的融合十分重要,首先,场景信息包含了丰富的环境上下文信息,对场景信息进行分析及充分利用,能够有效地获取场景的先验知识,降低复杂的背景环境以及场景中与目标相似的物体的干扰;同样地,对目标的准确描述有助于提升检测与跟踪算法的准确性与鲁棒性.总之,尝试研究结合背景信息和前景目标信息的分析方法,融合场景信息与目标状态,将有助于提高算法的实用性能。慧视光电开发的图像处理板,具备高性能、高精度的特点,能够进行精确的目标跟踪。智能化的图像处理板还可以实现自动化的数据分析,实现降本增效。
低空经济成为当下火热的行业之一,各行各业都想利用无人机为自己服务,但是却面临一个问题,专业人才严重不足。有关数据显示,我国无人机经营性企业已超过1.7万家,全国实名登记的无人机已超过200万架。而无人机人才的缺口却多达100万,这就给低空经济的快速发展按下了慢速键。各大高校陆续建设无人机专业,但是四年的教学路怎么也得一步一个脚印,为了应对市场需求,只能从高效率的教学方法着手,让学生更多的结合实际操作进行学习,能够让学生在毕业之后更快的适应工作需求,进而提升稳定就业的概率。Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。陕西多系统适配目标跟踪
智能图像处理板在边海防中的应用。专业目标跟踪产品
基于特征匹配的跟踪方法不考虑运动目标的整体特征,通过有目的的提取序列图像中的过零点、边缘轮廓、线段等相关特征或是部分特性,并建立匹配模板,对目标对象进行特征匹配,达到对目标对象跟踪的目的。假定运动目标可以由惟一的特征**表达,搜索到该相应的特征就认为跟踪上了运动目标。除了用单一的特征来实现跟踪外,还可以采用多个特征信息融合在一起作为跟踪特征。该算法主要包括特征提取和特征匹配两个方面。其中,特征提取指的是针对所包含的目标对象的序列图像选择合适的目标跟踪特性。专业目标跟踪产品