識(shí)別算法的性能提升依靠大量的圖像標(biāo)注，傳統(tǒng)模式下，需要人工對(duì)同一識(shí)別目標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一步一步手動(dòng)拉框，但是這個(gè)過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對(duì)于算法的提升越有幫助，常規(guī)情況下，一個(gè)20秒時(shí)長(zhǎng)30幀的視頻就多達(dá)兩三百?gòu)埉嬅嫘枰獦?biāo)注，如果視頻時(shí)長(zhǎng)或者視頻的幀速率增加，需要標(biāo)注的幀畫面將會(huì)更多。小編曾試過標(biāo)注一個(gè)時(shí)長(zhǎng)為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標(biāo)注的畫面竟然多達(dá)5000多張，當(dāng)我標(biāo)注到500張的時(shí)候，整個(gè)人都已經(jīng)麻木，并且出現(xiàn)情緒波動(dòng)，望著剩下的4500多張待標(biāo)注畫面，看著都頭皮發(fā)麻，怎么都不想繼續(xù)了。智能目標(biāo)識(shí)別及追蹤，讓目標(biāo)無(wú)處可藏。黑龍江什么目標(biāo)跟蹤

成都慧視推出的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)SpeedDP，它的主要功能就是幫助進(jìn)行算法模型的測(cè)試驗(yàn)證，進(jìn)行快速的針對(duì)大量數(shù)據(jù)的AI自動(dòng)標(biāo)注，然后提升自身算法能力。在無(wú)人機(jī)智能炮彈測(cè)試驗(yàn)證中，通過對(duì)原始算法的模型訓(xùn)練，能夠不斷評(píng)估算法的能力，然后對(duì)新的打擊數(shù)據(jù)集目標(biāo)進(jìn)行AI自動(dòng)標(biāo)注，讓算法在學(xué)習(xí)中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應(yīng)用，能夠極大減少整個(gè)測(cè)試驗(yàn)證所需時(shí)間，減少人力成本支出，減少項(xiàng)目開發(fā)周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標(biāo)注浪費(fèi)時(shí)間將更多的精力放在更重要的領(lǐng)域。湖南目標(biāo)跟蹤技術(shù)RV1126處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤？

“啟明935A”系列芯片已經(jīng)成功點(diǎn)亮，并完成各項(xiàng)功能性測(cè)試，達(dá)到車規(guī)級(jí)量產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。啟明935A是行業(yè)首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構(gòu)集成范式的自動(dòng)駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個(gè)家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數(shù)量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結(jié)合靈活的封裝方式，快速形成不同性能等級(jí)的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s，四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應(yīng)用于各類端側(cè)AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結(jié)構(gòu)，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。

騰訊開發(fā)的機(jī)器人小五，采用輪、腿、足復(fù)合設(shè)計(jì)，使得它具備越障能力的同時(shí)，也保持了輪式機(jī)器人的運(yùn)行效率。每條腿都可以單獨(dú)伸長(zhǎng)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(jī)器人用于養(yǎng)老服務(wù)領(lǐng)域，能夠幫老人取快遞，抱老人起床，帶老人進(jìn)行活動(dòng)。機(jī)器人內(nèi)置RGBD相機(jī)，在圖像處理板的賦能下，能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)周邊環(huán)境，進(jìn)行路線規(guī)劃和避障，以高效完成各項(xiàng)工作指令。同時(shí)能夠?qū)ξ矬w進(jìn)行AI識(shí)別，判斷老人位置、行為動(dòng)作，為老人的行動(dòng)做出幫助。RV1126搭載AI智能算法，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤。

目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，可根據(jù)檢測(cè)圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景對(duì)象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運(yùn)動(dòng)背景下的目標(biāo)跟蹤。由于基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法用的是目標(biāo)的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當(dāng)目標(biāo)未被遮擋時(shí)，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定，對(duì)于跟蹤小目標(biāo)效果很好，可信度高。但是在灰度級(jí)的圖像上進(jìn)行匹配和全圖搜索，計(jì)算量較大，非常費(fèi)時(shí)間，所以在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)用性不強(qiáng)；其次，算法要求目標(biāo)不能有太大的遮擋及其形變，否則會(huì)導(dǎo)致匹配精度下降，造成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的丟失。成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。黑龍江什么目標(biāo)跟蹤

慧視RK3399板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。黑龍江什么目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤這兩個(gè)任務(wù)有著密切的聯(lián)系。針對(duì)目標(biāo)跟蹤任務(wù)，微軟亞洲研究院提出了一種通過目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)來(lái)解決的新視角，采用簡(jiǎn)潔、統(tǒng)一而高效的“目標(biāo)檢測(cè)+小樣本學(xué)習(xí)”框架，在多個(gè)主流數(shù)據(jù)集上均取得了杰出性能。目標(biāo)跟蹤（Object tracking）與目標(biāo)檢測(cè)（Object detection）是計(jì)算機(jī)視覺中兩個(gè)經(jīng)典的基礎(chǔ)任務(wù)。跟蹤任務(wù)需要由用戶指定跟蹤目標(biāo)，然后在視頻的每一幀中給出該目標(biāo)所在的位置，通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測(cè)任務(wù)旨在定位圖片中某幾類物體的坐標(biāo)位置。對(duì)物體的檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤能夠有效地幫助機(jī)器理解圖片視頻的內(nèi)容，為后續(xù)的進(jìn)一步分析打下基礎(chǔ)。黑龍江什么目標(biāo)跟蹤