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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。AI智能算法在边海防的作用不容小觑。宁夏高效目标检测解决

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。宁夏高效目标检测解决车载视觉智能处理方案提供商—慧视光电。

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。

每年我国校园事件、安全事故时有发生，每一次事故的背后都牵动着几个家庭的心，引发普遍的社会讨论。虽然问题的起因可能是多方面的，但是如何及时发现并制止是一个当前我们急需解决的问题。当前学校大多采用的是雇佣保安巡逻或者固定摄像头监控，但是并不能有效的解决问题，更多的是事后取证用。随着智能图像分析技术的的发展，我们在有限的摄像头监控范围内对人的行为进行分析，并对可疑行为及时报警，提醒安保的注意，及时处理，比如攀高行为分析、打架行为分析等等。慧视微型双光吊舱能够实现昼夜成像。

智慧城市时代，城市拥有的数据资源越来越多，如何将海量数据资源有效利用并用于提升城市管理能力和管理效率是城市管理者所关注的。而对城市数据资源的有效利用和共享与中台思想不谋而合，因此未来中台将是城市空间管理的有效方法。就中台而言：部分更底层的、通用性强的、可复用的组件或模块可以完全确定，将其封装后可插拔重复使用且具有一定通用性，即形成了标准化产品；其他部分功能则需要根据实际应用场景与需求进行定制化。故就未来而言，未来城市管理平台系统将趋于产品化和服务化，并融合在业务中。成都慧视光电技术有限公司专注于图像处理领域，在人工智能算法、激光雷达、红外图像处理、目标识别与追踪、窄带传输等方面积累了丰富的经验和成果。研发团队由行业沉淀了十余载的人员组成，并与南京大学、电子科技大学等学府实验室达成深度合作，公司致力于成为基于图像的智能方案提供商。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。广西网络目标检测型号

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随着我国社会经济的快速发展，航运这种便捷、低成本的运输方式在运输业结构占比不断提升，内河航运、沿海航运和远洋航运的船舶交通量越来越高；同时，随着社会大众对生活品质的追求，涉及船舶的水（海）上旅游业发展也是方兴未艾。船舶交通量的提高，导致水上航行安全问题的防治难度提升、监管压力增大，对船舶运营方、监管部门的船舶安全监控、航道安全监管提出了新的挑战。慧视光电“慧眼”双光视频监控设备采用平行双光路光学设计。产品可同时采集可见光和红外两路模拟视频数据，并基于采集到的实时视频流，实现目标锁定、目标跟踪功能，可在船载监控中心实现对内部重要部位和外部环境各个场景的监控，同时通过人工提供待锁定目标的位置坐标和尺寸信息，基于选定的一路视频，完成目标的锁定动作；在锁定状态下，能够实时输出相对光轴的目标视线角信息，对锁定的目标能进行实时跟踪。宁夏高效目标检测解决