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來源: 發(fā)布時間:2025-06-23

此前,九號電動車的自平衡技術一次次刷新人們的認知,而其中一款探索版車型,甚至加入了智能攝像頭,能夠識別行人、障礙物,自動規(guī)劃行駛路線,達成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的,其實很簡單,車輛內(nèi)部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板,這類AI板卡在目標識別算法的賦能下,就能夠對視野范圍的物體進行AI分類識別,從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,采用的是RK3588開發(fā)而成,憑借其工業(yè)級的性能,6.0TOPS的算力,就能夠在車輛行駛過程中的復雜環(huán)境下進行周邊環(huán)境的快速AI識別分類。當然,算法的能力也十分關鍵,由于車輛行駛環(huán)境的不斷變化,算法面臨的識別畫面也不斷變化,如何精細的進行識別,關系到車輛的行駛安全。國產(chǎn)化跟蹤板卡生產(chǎn)廠家—慧視光電。湖北目標跟蹤互惠互利

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物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程,涉及數(shù)據(jù)的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯(lián)網(wǎng)設備收集的海量數(shù)據(jù),并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯(lián)網(wǎng)設備,包括各種傳感器和執(zhí)行器,是數(shù)據(jù)收集的前線。它們能夠實時監(jiān)測環(huán)境參數(shù)、設備狀態(tài)和用戶行為,生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和決策的基礎。人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的能力是其與物聯(lián)網(wǎng)融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法,可以從物聯(lián)網(wǎng)設備收集的數(shù)據(jù)中識別模式、預測趨勢和發(fā)現(xiàn)異常。這些分析結果為智能決策提供了依據(jù)。湖北目標跟蹤互惠互利智能圖像處理板在邊海防中的應用。

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無人機及其相關技術的不斷發(fā)展,已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉儲管理方式,為倉儲帶來了智能化的革新。傳統(tǒng)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(jiān)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(xiàn)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(fā)出警報,甚至可能提前預警,滯后性將得到改善。

騰訊開發(fā)的機器人小五,采用輪、腿、足復合設計,使得它具備越障能力的同時,也保持了輪式機器人的運行效率。每條腿都可以單獨伸長縮短,能有效提升承載能力。裝上了雙編碼器大扭矩密度的執(zhí)行器后,就能承受住一般成年人的重量。將機器人用于養(yǎng)老服務領域,能夠幫老人取快遞,抱老人起床,帶老人進行活動。機器人內(nèi)置RGBD相機,在圖像處理板的賦能下,能夠實時檢測周邊環(huán)境,進行路線規(guī)劃和避障,以高效完成各項工作指令。同時能夠對物體進行AI識別,判斷老人位置、行為動作,為老人的行動做出幫助?;垡昍K3588圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。

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對于目標被暫時遮擋的情況,通過設定目標狀態(tài)為暫時丟失狀態(tài),并以上一次目標的位置和速度繼續(xù)對后續(xù)的目標位置進行預測,在后續(xù)圖像中可以再次重新找回目標。在攝像機控制時,采取估計提前量的控制策略也對跟蹤有很大的幫助??刂茢z像機,使目標提前擺到視野中目標運動方向的另一側,可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時間和機會。在本實驗序列中尤為明顯,目標基本上保持由左上向右下運動的趨勢,根據(jù)對目標速度的估計,則攝像機提前將目標定為視野中心偏上偏左的區(qū)域,對目標運動加提前估計量。成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3399PRO板的高性能圖像處理板卡。安全目標跟蹤誠信推薦

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很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤,沒有目標的類別先驗。在實際應用中,還有一個重要的跟蹤是特定物體的跟蹤,比如人臉跟蹤、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同,它更多地依賴對物體訓練特定的檢測器。人臉跟蹤由于它的明顯特征,它的跟蹤就主要由檢測來實現(xiàn),比如早期的Viola-Jones檢測框架和當前利用深度學習的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應用主要集中在跟蹤特定的手型,比如跟蹤手掌或者拳頭。設定特定的手型可以方便地訓練手掌或拳頭的檢測器。湖北目標跟蹤互惠互利