思秉自動化:革新工業(yè)傳輸,皮帶輸送機(jī)帶領(lǐng)高效生產(chǎn)新時代
革新物流運(yùn)輸方式,思秉自動化180度皮帶輸送機(jī)助力多個行業(yè)發(fā)
思秉自動化智能輸送機(jī):解鎖物流新紀(jì)元,效率與智慧并驅(qū)的典范
智能碼垛機(jī)械手:助力物流行業(yè)邁入智能時代
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思秉自動化伸縮輸送機(jī):重塑圖書物流效率的革新性解決方案
思秉自動化提升式輸送機(jī):重塑物流效率新航標(biāo)
思秉自動化涂裝生產(chǎn)線:領(lǐng)航工業(yè)涂裝新紀(jì)元,精確高效點(diǎn)亮智能制
思秉自動化工業(yè)電箱:行業(yè)中的智能守護(hù)神
思秉自動化輸送機(jī):助力建材、食品、汽車行業(yè)飛速進(jìn)步
YOLO算法具有以下幾個明顯的優(yōu)勢:快速高效:YOLO算法采用單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測和跟蹤,相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像,速度更快,適用于實時應(yīng)用。準(zhǔn)確性較高:通過引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù),YOLO算法在目標(biāo)定位和類別預(yù)測方面具有較高的準(zhǔn)確性。多尺度處理:YOLO算法通過特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測技術(shù),可以處理不同大小的目標(biāo),并保持對小目標(biāo)的有效檢測。端到端訓(xùn)練:YOLO算法可以進(jìn)行端到端的訓(xùn)練,避免了多階段處理的復(fù)雜性,簡化了算法的實現(xiàn)和使用。如何實現(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤?高效目標(biāo)跟蹤價格信息
視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù),由于其在各個領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨(dú)定位目標(biāo),這仍然是一個巨大的挑戰(zhàn),因為目標(biāo)的外觀會立即發(fā)生變化,并且會出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外,多目標(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個任務(wù),即目標(biāo)檢測、軌跡估計、幀間關(guān)聯(lián)和重新識別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測和跟蹤兩個主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對象,MTT算法將ID與在特定時間內(nèi)保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運(yùn)動軌跡。高性能目標(biāo)跟蹤優(yōu)勢成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3588板的高性能圖像跟蹤板卡。
云臺的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機(jī)的視野,因此對于云臺的控制必須謹(jǐn)慎且準(zhǔn)確。錯誤的控制會使目標(biāo)從視野中消失,導(dǎo)致跟蹤的失敗。此外,如果云臺的控制幅度過小,可能會達(dá)不到目標(biāo)回到視野中心的目的,目標(biāo)也同樣極易丟失。相反如果在對目標(biāo)運(yùn)動速度有可靠估計的前提下,提前將目標(biāo)移到視野中目標(biāo)運(yùn)動方向的另一側(cè),將為此后跟蹤目標(biāo)贏得更多的時間,能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對于云臺的控制更為合理,應(yīng)該對于不同的情況采取不同的控制策略。對于情況的劃分主要取決于目標(biāo)的可靠性和速度的穩(wěn)定性。
目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤這兩個任務(wù)有著密切的聯(lián)系。針對目標(biāo)跟蹤任務(wù),微軟亞洲研究院提出了一種通過目標(biāo)檢測技術(shù)來解決的新視角,采用簡潔、統(tǒng)一而高效的“目標(biāo)檢測+小樣本學(xué)習(xí)”框架,在多個主流數(shù)據(jù)集上均取得了杰出性能。目標(biāo)跟蹤(Object tracking)與目標(biāo)檢測(Object detection)是計算機(jī)視覺中兩個經(jīng)典的基礎(chǔ)任務(wù)。跟蹤任務(wù)需要由用戶指定跟蹤目標(biāo),然后在視頻的每一幀中給出該目標(biāo)所在的位置,通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測任務(wù)旨在定位圖片中某幾類物體的坐標(biāo)位置。對物體的檢測、識別和跟蹤能夠有效地幫助機(jī)器理解圖片視頻的內(nèi)容,為后續(xù)的進(jìn)一步分析打下基礎(chǔ)。RK3588作為工業(yè)級圖像處理板能夠進(jìn)行大量的目標(biāo)識別信息處理。
在深度學(xué)習(xí)中,解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”(Pretraining-finetune),即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型,然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時候(只有個位數(shù)的訓(xùn)練圖片),這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預(yù)訓(xùn)練過后,在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程:盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂,但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,機(jī)器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。慧視光電開發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,采用了國產(chǎn)高性能CPU。人防目標(biāo)跟蹤售后服務(wù)
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(yù)警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。高效目標(biāo)跟蹤價格信息
在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可以分為人工干涉和無人值守2種。系統(tǒng)提供了良好的人機(jī)界面,用戶可以通過系統(tǒng)的視頻顯示區(qū)觀看攝像機(jī)攝制的現(xiàn)場視頻,此時,用戶可以人工通過系統(tǒng)提供的按鈕以各種方式控制云臺,即人工可以干涉監(jiān)控的過程。系統(tǒng)在大部分情況下處于無人值守的工作狀態(tài),當(dāng)監(jiān)控中心的計算機(jī)系統(tǒng)收到外場設(shè)備的預(yù)警信號后,將自動向攝像機(jī)云臺發(fā)出控制信號,控制攝像機(jī)將發(fā)生報警區(qū)域的圖像鎖定在監(jiān)視器上,并同時按系統(tǒng)的設(shè)定調(diào)整好焦距,視野大小等。然后系統(tǒng)自動轉(zhuǎn)入運(yùn)動檢測,檢測當(dāng)前區(qū)域是否有運(yùn)動目標(biāo),如果有運(yùn)動目標(biāo),則系統(tǒng)給出目標(biāo)的一般性描述,提交給目標(biāo)跟蹤模塊,對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在這過程中,系統(tǒng)將作日志,記錄事故位置、時間等,同時對采集到的圖像作硬盤錄像。高效目標(biāo)跟蹤價格信息