作为社区的基本单元,小区是智慧城市建设的重要一环,而在安防领域,小区更是守护家庭的门户,如何更加高效的守护小区安全是社区创新基层治理的探索方向。经过技术的不断革新,智慧安防逐渐成为这个方向。通过在小区传统人防、物防、技防的基础上,应用人工智能、物联网等当前先进的信息化技术,对居民小区安防系统进行智能化升级,加强对社区人、车、事、物、地、组织“信息进行感知”,打造并集成出入口、智能门禁、信息卡口、移动巡防、视频监控、报警联防、信息发布、停车场、访客、梯控等产品及子系统,也包括智慧物管安防综合平台,实现数据的统一汇聚、统一管理。慧视AI算法是无人设备的“眼睛”。自主可控目标跟踪检测
差图像作为经典、常胜不衰的动目标检测方法,有其合理性,因为运动能够导致图像的变化,相邻的两幅或多幅图像之间的关系,或当前图像与背景图像之间的关系,尤其是图像差的关系,能较好地体现出运动所带来的变化。复杂背景下的运动目标检测和跟踪由于有良好的应用前景,成为当前研究的一个热点。图像监控系统的出发点是监控移动的目标,它们或是非法侵入,或是通过关键的场景,总之是移动才带来了对它们实施监控的可能。因此寻找移动的目标是图像监控的关键。自主可控目标跟踪检测慧视RK3399PRO图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。
相关滤波的跟踪算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法,作者提出了一种基于循环矩阵的核跟踪方法,并且从数学上完美解决了密集采样(Dense Sampling)的问题,利用傅立叶变换快速实现了检测的过程。在训练分类器时,一般认为离目标位置较近的是正样本,而离目标较远的认为是负样本。回顾前面提到的TLD或Struck,他们都会在每一帧中随机地挑选一些块进行训练,学习到的特征是这些随机子窗口的特征,而CSK作者设计了一个密集采样的框架,能够学习到一个区域内所有图像块的特征。
目标检测和跟踪在许多应用中都具有重要的意义,例如智能监控、自动驾驶和人机交互等。传统的目标检测算法需要多次扫描图像,并使用复杂的特征提取和分类器来识别目标。然而,这些方法在实时性和准确性上存在一定的限制。随着YOLO算法的出现,目标检测和跟踪领域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一种基于卷积神经网络的目标检测和跟踪算法。与传统方法相比,YOLO算法采用了全新的思路和架构。它将目标检测问题转化为一个回归问题,通过单次前向传播即可同时预测图像中多个目标的位置和类别。这使得YOLO算法在速度和准确性上具备了明显优势。慧视RK3588图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。自主可控目标跟踪检测
无人机吊舱能够通过定制算法和精细定位技术实现农药精细喷洒、农作物精细抛粮等操作。自主可控目标跟踪检测
云台的旋转将直接改变摄像机的视野,因此对于云台的控制必须谨慎且准确。错误的控制会使目标从视野中消失,导致跟踪的失败。此外,如果云台的控制幅度过小,可能会达不到目标回到视野中心的目的,目标也同样极易丢失。相反如果在对目标运动速度有可靠估计的前提下,提前将目标移到视野中目标运动方向的另一侧,将为此后跟踪目标赢得更多的时间,能够提高跟踪的成功率。所以为了使对于云台的控制更为合理,应该对于不同的情况采取不同的控制策略。对于情况的划分主要取决于目标的可靠性和速度的稳定性。自主可控目标跟踪检测