安徽人防目标跟踪

成都慧视光电技术有限公司技术团队长期从事智能图像处理技术与产品的研究工作，在深度学习、目标检测、目标跟踪识别和图像认知等领域积累大量相关技术基础，进行相关产品的预研开发，并在关键技术上不断关注学习全球前沿技术发展，结合所专注的产品领域，持续改进、不断创新。研发的相关软件应用于轨道交通、船舶防撞、电力运维、边海防周界等各个领域，且取得应用方的一致认可。搭载算法的处理板也大量用于安防监控、工业检测、机载吊舱、车载辅助、低空安防等各种光电观瞄平台。慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案能够实现安全生产。安徽人防目标跟踪

近年来，伴随着大数据时代的来临，深度学习在计算机视觉的许多问题，如图像识别、人脸识别、目标检测领域都取得了巨大成功，与传统的目标检测算法相比，深度学习算法具有更好的表达能力、更高的准确性，深度神经网络在模型架构和学习过程上与人类认识和感知世界的神经系统类似。目标检测和识别现在是视觉方向热门的研究课题，也一直是工业界重点研究的对象。近几年，业内出现了各种各样的检测框架，不断刷新各种性能指标，然而受限于工业应用的性能与成本要求，效率-精度平衡的检测框架成为了优先。团队在该方向进行了一系列的优化设计，创建了全新的移动端实时检测框架，与其他流行的检测框架相比，该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡，基于选用的硬件平台，可以实现性能优良的移动端实时物体检测。黑龙江目标跟踪产品RK3588作为工业级图像处理板能够进行大量的目标识别信息处理。

AI中台作为智慧城市及城市空间管理的引擎和大脑，可更好的提升城市中数据的价值、提升城市运行效率、有效推进数字化城市空间管理进程、提升城市品质。商业层面，AI中台作为基础平台架构，可有效提升城市空间管理应用的开发速率与运行效果。随着未来AI中台的逐步扩张，可满足城市空间管理的应用需求，抬高市场天花板，为商业进入者提供巨大的增量市场空间。AI中台赋能城市空间管理过程中，相比于之前的技术手段，在可复用性、预测性、创新性和对接数据平台等方面都更有优势，这是AI和中台相叠加后将两者优势结合的结果。更有效地满足城市空间管理者对数据充分挖掘、数据高效利用、各部门职能协同的迫切需求。

目前的跟踪算法分为两大研究方向：相关滤波和深度学习，其中基于相关滤波的方法在实时性方面有明显的优势，而基于深度学习的方法在跟踪准确性和鲁棒性方面优势较高。慧视光电团队针对实际应用过程中情况，尤其是在相机抖动、目标遮挡、变形和环境干扰的情况下，结合硬件平台性能，对相关滤波和神经网络进行优化设计，可获得更佳的跟踪效果。针对红外弱小目标，常用的模板类方法因提取不到有效的目标特征，在受到大量背景信息的干扰下，会出现跟踪失效情况。慧视光电团队以点跟踪技术为主体，结合模板类跟踪方法去除相机抖动干扰，再加入对目标的运动预测，研发了一种性能优异的红外弱小目标跟踪技术，在反无人机、远距离目标弹窗等领域得到的良好的应用。跟踪算法能够支持定制不？

无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中，通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别，为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础，这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂，基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展，采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征，经过一段时间的正确驾驶过程，便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能，无需再通过感知具体的路况和各种目标，大幅提升了辅助驾驶算法的性能。慧视AI算法是无人设备的“眼睛”。安徽人防目标跟踪

慧视RK3399PRO板卡可以用于大型公共停车场。安徽人防目标跟踪

我国幅员辽阔，拥有漫长的边防海岸线，而边防海岸线的防卫是安全的重要一道屏障。近几年，卫生事件、国际形势的多变，更加加重了边防海岸线的防卫形势。目前重要的地方均建立了哨所，安装了监控系统，外加必要的人员巡逻，但是因为监控面大，无疑增加了人的的工作量，而且传统的监控系统普遍还处在只“监”不“控”的被动状态，出现了紧急事情后，大多只具备事后取证的功能，对于发生的可疑和异常行为无法起到预防、预警的功能。监控系统如果能够加入智能分析、自动跟踪、自动报警等功能，那么能有效的解决该问题，帮助安防人员能够更有效的发现问题同时很大程度的发挥监控系统其应有的监控能力。为了响应相关行业的迫切需求，成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势，推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品，全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法，能够有效的应对边防海岸线的迫切需求。安徽人防目标跟踪