近年來，伴隨著大數據時代的來臨，深度學習在計算機視覺的許多問題，如圖像識別、人臉識別、目標檢測領域都取得了巨大成功，與傳統的目標檢測算法相比，深度學習算法具有更好的表達能力、更高的準確性，深度神經網絡在模型架構和學習過程上與人類認識和感知世界的神經系統類似。目標檢測和識別現在是視覺方向熱門的研究課題，也一直是工業界重點研究的對象。近幾年，業內出現了各種各樣的檢測框架，不斷刷新各種性能指標，然而受限于工業應用的性能與成本要求，效率-精度平衡的檢測框架成為了優先。團隊在該方向進行了一系列的優化設計，創建了全新的移動端實時檢測框架，與其他流行的檢測框架相比，該模型架構在準確性和延遲之間實現了更好的權衡，基于選用的硬件平臺，可以實現性能優良的移動端實時物體檢測。無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術實現農藥精細噴灑、農作物精細拋糧等操作。寧夏企業目標檢測誠信推薦

傳統的監控系統需要依靠人對得到的監控視頻進行分析，耗時耗力。智能監控系統可以通過目標跟蹤、識別等技術自動實現對目標場景的分析和異常檢測。隨著深度學習在計算機視覺領域的快速發展，智能視頻分析技術已經成為安防企業競爭的關鍵，相關技術已經達到非常高的精度。傳統安防技術更多的是關注事后查證的有效性，但隨著高清攝像機的普及，如何利用這些資源使設備“活”起來，已經成為越來越多安防企業發展的重點。有了視頻分析，就可以及時發現視頻中的異常情況，從而及時做出反應，減少損失。黑龍江放心目標檢測產品智能圖像處理板分析在邊海防中的應用。

目前的跟蹤算法分為兩大研究方向：相關濾波和深度學習，其中基于相關濾波的方法在實時性方面有明顯的優勢，而基于深度學習的方法在跟蹤準確性和魯棒性方面優勢較高。慧視光電團隊針對實際應用過程中情況，尤其是在相機抖動、目標遮擋、變形和環境干擾的情況下，結合硬件平臺性能，對相關濾波和神經網絡進行優化設計，可獲得更佳的跟蹤效果。針對紅外弱小目標，常用的模板類方法因提取不到有效的目標特征，在受到大量背景信息的干擾下，會出現跟蹤失效情況。慧視光電團隊以點跟蹤技術為主體，結合模板類跟蹤方法去除相機抖動干擾，再加入對目標的運動預測，研發了一種性能優異的紅外弱小目標跟蹤技術，在反無人機、遠距離目標彈窗等領域得到的良好的應用。

目標跟蹤是計算機視覺的一個重要分支，其利用視頻或圖像序列的上下文信息，對目標的外觀和運動信息進行建模，從而對目標運動狀態進行預測并標定目標的位置。目標跟蹤融合了圖像處理、機器學習、比較好化等多個領域的理論和算法，是完成更高層級的圖像理解(如目標行為識別)任務的前提和基礎。隨著計算機處理能力的飛速提升，各種基于目標跟蹤的民用和***系統紛紛落地，廣泛應用于智能視頻監控、智能人機交互、智能交通、視覺導航、無人駕駛、無人自主飛行、戰場態勢偵察等領域。并結合多傳感器技術，提高了對城市的主動監視和對戰場的態勢感知能力。能夠實現多目標跟蹤并完成對目標行為的異常檢測。開發出了能在復雜場景下的行人跟蹤和行為理解，以及可用于監測、引導交通流量并實現異常預警的公共交通管理系統。全國產化智能處理板助力無人駕駛汽車發展。

成都慧視光電技術有限公司的RV1126圖像處理板采用國產高性能CPU，搭載自研目標檢測及跟蹤算法。半徑18.5mm，厚度4mm，功耗小于6W。具有體積小、功耗低、目標檢測準確、跟蹤穩定等優點。可廣泛應用于體積要求較高的場景。視頻輸入：可接收MIPICSI/LVDS/SubLVDS視頻輸入信號，預設I2C配置接口。視頻輸出：用GS2972芯片將BT.1120信號轉換成SDI信號，支持SDI高清視頻輸出。應用場景：該產品可廣泛應用于體積要求較高的場景，以及機載吊艙、車載輔助、邊海防監控、森林防火、電站檢測、智能周界等。國內有哪些廠家可以提供全國產化的圖像識別模塊？北京國產目標檢測產品

慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。寧夏企業目標檢測誠信推薦

成都慧視光電技術有限公司基于自身算法優勢，成功研發“慧眼”雙光相機，采用平行雙光路光學設計。產品可同時采集可見光和紅外兩路模擬視頻數據，并基于采集到的實時視頻流，實現目標鎖定、目標跟蹤功能。目標鎖定與跟蹤狀態下，產品可在輸出視頻圖像的同時，輸出目標相對與產品光軸的實時視線角信息（方位、俯仰）。該款產品可集成于吊艙或者搭載云臺使用，可應用于：邊海防、碼頭、海事、森林防火等領域全天時安防監控；電力巡線、石化、環保等行業預防性維護作業；工業視覺、搜救及車載夜視等領域。寧夏企業目標檢測誠信推薦