山西安全目标检测互惠互利

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。慧视RK3399图像跟踪板支持目标检测识别目标（人、车）。山西安全目标检测互惠互利

随着社会经济的发展，近年来汽车保有量持续上涨，同样的产生的汽车事故也越来越多。夜间行车的事故率要比白天高一半以上，因为夜晚行驶车辆时，光线不足、可视范围减少，会让驾驶人难以做出准确的判断，一旦有突发情况，驾驶人很难及时控制车辆，容易发生事故。针对这一情况，建议使用慧视光电的“慧眼”双光监测设备，可实现白天黑夜24小时监测车辆外界情况，利用红外线技术将黑暗变得如同白昼，使驾驶员在黑夜里看得更远更清楚，可及时识别外来车辆或则路面情况（积水识别、路面裂缝识别等），及时告警提示驾驶人员，提高驾驶安全性。北京目标检测产品成都RV1126智能处理板供应商。

针对自来水厂普遍存在的自动控制精度不高、过度依赖人工经验、生产能耗和成本高、生产管理落后等问题，慧视光电运用自身的图像算法和硬件平台开发优势，基于国内先进的ARM SOC芯片解决方案商瑞芯微处理器，植入本公司自主研发的智能图像算法，致力于为自来水厂提供智能化解决方案，例如优化水厂化学药剂投加，实现厂区内安防的智能化管理，也创新性的用于水厂设备视频巡检，提供非法停留和越界等预警信息。帮助自来水厂实现可视化智能管理，让水厂的运行变得高度智能、安全、高效和透明。

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，推出了国产化图像检测与跟踪智能处理板——RV1126处理模块，该处理模块具有一下特点①处理模块使用瑞芯微的RV1126芯片，RV1126是一个高性能、低功耗的视觉处理SOC，具有丰富的外设和功能特性，尤其适合AI相关的应用；②4核CortexA7，每个核具有独自的NEON和FPU，每个核具有32KB的一级数据缓存和一级指令缓存，4核共用512KBL2缓存；③两个MIPICSI/LVDS/SubLVDS视频输入接口，每个接口支持4lane，MIPICSI每个lane的比较大速率为2.5Gbps/lane，LVDS比较大速率为1Gbps/lane；④ISP支持的最大分辨率为4416x3312；⑤支持H264，H265视频编码，比较大支持4096x2304@30fps；⑥神经处理单元（NPU），运算能力达到2Tops，支持INT8和INT16；⑦包含一个RISCV微控制器；⑧2DGraphicsEngine(RGA),支持硬件像素格式转换，缩放等操作；⑨支持MIPIDSI、BT.1120视频输出接口；⑩比较大支持1920x1080@60fps视频输出，支持多个硬件图层；⑪支持USB2.0OTG；⑫支持I2Cx6；⑬支持UARTx6。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。

近年来，随着人工智能的发展，无人机的使用呈现出飞速增长，而无人机对目标的自主检测、自主跟踪是极具难度的研究方向之一，这与智慧交通、智慧仓库、智能电力电缆巡检、重要设施的监测等应用密切相关。吊舱是无人机的重要组成部分，而光电吊舱一般由可见光（或者红外）、图像处理板、伺服等部分组成，图像处理板通过前端的图像对目标进行检测并根据需要对目标进行跟踪，同时可能按照具体需要输出目标的坐标数据等信息，因此图像处理板成为了光电吊舱的重要部件之一，起到关键的链接、数据处理的作用。早期光电吊舱因为体积大、重量重、成本高，主要应用在较大的飞机上，尤其作战的飞机。随着民品无人机的发展，大多数四旋翼机的起飞重量小于15公斤，导致了机载设备的有效载荷和电池续航能力非常有限。在这种情况下，如何降低功耗、减少体积同时又不降低性能成为小型无人机的研究热点。慧视光电响应行业需求，经过技术的不断迭代更新，推出了全国产化的RV1126处理板，该处理板支持基于深度学习的目标检测算法（人、车以及特定目标）、支持SDI高清/标清视频输出、支持叠加OSD信息，重量只有5g，直径*37mm，基本达到了尺寸的要求。慧视AI板卡能够凸显AI的智慧之能，变被动为主动，提供多种能主动预警的视频分析和人脸识别黑白名单管理。山西安全目标检测互惠互利

智能图像处理，灵活高效的图像解决方案。山西安全目标检测互惠互利

目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支，其利用视频或图像序列的上下文信息，对目标的外观和运动信息进行建模，从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。目标跟踪融合了图像处理、机器学习、比较好化等多个领域的理论和算法，是完成更高层级的图像理解(如目标行为识别)任务的前提和基础。随着计算机处理能力的飞速提升，各种基于目标跟踪的民用和***系统纷纷落地，广泛应用于智能视频监控、智能人机交互、智能交通、视觉导航、无人驾驶、无人自主飞行、战场态势侦察等领域。并结合多传感器技术，提高了对城市的主动监视和对战场的态势感知能力。能够实现多目标跟踪并完成对目标行为的异常检测。开发出了能在复杂场景下的行人跟踪和行为理解，以及可用于监测、引导交通流量并实现异常预警的公共交通管理系统。山西安全目标检测互惠互利