多目標跟蹤是指在連續的圖像中，通過目標檢測算法識別出每一幀中的目標，并在時間上跟蹤它們的位置和狀態。但目標會不斷發生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會有目標出現和消失的情況，再加上視頻采集端的相機所處環境可能受到外界影響導致抖動的情況（例如無人機高空檢測），就會給多目標跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標，所以只能從視頻采集端維護跟蹤的穩定性。因此，成都慧視針對于多目標檢測跟蹤抖動丟失的優化方法是：1.改進目標檢測,使用更加魯棒的目標檢測算法。2.增強特征描述，利用深度學習提取更高級別的語義特征，這些特征對于小范圍內的視角變化具有更好的不變性3.改進運動模型，在算法中加入對攝像頭運動的估計，通過補償攝像頭運動來減小目標真實運動與預測之間的差距。4.數據關聯策略，設計更靈活的數據關聯算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標。如何高效進行安防巡檢工作？遼寧圖像識別模塊算法定制

我國的西氣東輸、西油東送工程等帶來了大量的油氣管線建設，這些管道呈線性分布，長達百公里，是我國經濟穩定發展的重要支撐。這些管道有的處在人口密集區，有的則位于山區、沙漠等環境惡劣區域，有些已運行20余年，歷經風雨，腐蝕、損壞的跡象初顯，存在極大地安全隱患，為保障能源供應穩定，定期的油氣管線巡檢便必不可少。在過去，管線巡檢全依賴于巡檢工人一步一個腳印走出來，他們必須得沿著長長的管線巡視，檢查管道本體及環境。遼寧安防監控圖像識別模塊專業團隊邊海防圖像處理板怎么選？

小興安嶺的日常巡護，是構筑東北生態安全的必要措施，進入冬季，整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋，按照傳統的巡檢模式，危險且費力。整個小興安嶺森林覆蓋率達到96%，只靠肉眼的觀察，很容易錯過死角空白區的潛在危險，因此，無人機上線了。將無人機智能化，在吊艙的基礎上加裝具備智能圖像處理的板卡，再通過定制算法的植入，一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復雜的環境，成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任，這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588，能夠輸出6.0TOPS的算力，考慮到小興安嶺冬天寒冷的環境，這款板卡能夠適應零下40℃的環境，長時間的戶外工作不在話下。

AI智能化檢測是打造領域智慧建設的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板，定制AI檢測算法，就能夠實現對物體的質量檢測。在智能檢測領域，圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關鍵所在。不同行業的作業環境不同，對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此，需要根據實際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業生產中的質量檢測，由于工業儀器的精密復雜，就需要高性能的AI圖像處理板，通過大算力實現快速數據處理。慧視可以定制圖像識別模塊。

這之中，攝像頭的智能化識別很重要，能夠避免不少誤會。通過AI技術對圖像和視頻中的內容進行自動檢測，讓電腦像人一樣理解和分析信息，并對特定的違法行為進行抓拍和消息推送。例如，新增違法建筑智能監管，就是依靠智能圖像識別技術，自動識別是否存在新增違建或正在裝修。針對于城市違章違建，物業管理通常是睜一只眼閉一只眼，往往醞釀著事故的萌芽。并且在查處時也容易受到各種問題麻煩。智能化的攝像頭可以很好地解決這個問題。這種攝像頭內置高性能的AI圖像處理板，通過板卡和算法的結合，能夠清晰準確地識別定位監管對象，極大縮短發現到解決問題的周期，減少事故隱患。如何打造一塊合格的圖像處理板？山東低空安防圖像識別模塊技術

成都慧視光電能夠打造一套完整的圖像識別所需模塊。遼寧圖像識別模塊算法定制

SpeedDP的出現則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺支持本地化服務器部署，高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的數據標注，這不僅將節約大量的數據標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。遼寧圖像識別模塊算法定制