“啟明935A”系列芯片已經(jīng)成功點亮，并完成各項功能性測試，達(dá)到車規(guī)級量產(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)集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個家族系列。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?；垡旳I板卡可以用于大型公共停車場。江西目標(biāo)跟蹤好選擇

目標(biāo)運動估計是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對目標(biāo)的運動規(guī)律加以總結(jié)，并以此對目標(biāo)將來的運動狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。正確的預(yù)測，可以縮小匹配的計算區(qū)域，大幅的降低匹配計算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運動狀態(tài)，為了把目標(biāo)始終保持在攝像機視野之內(nèi)，必須對攝像機加以控制。在實際應(yīng)用中，攝像機被固定在云臺上，云臺本身不做平移運動，但可以控制云臺進(jìn)行水平擺動和上下俯仰，從而帶動攝像機做相應(yīng)運動。所以，對攝像機的控制就是對云臺的控制。低壓線目標(biāo)跟蹤RV1126處理板如何實現(xiàn)目標(biāo)的識別及跟蹤？

目標(biāo)識別算法是一種深度學(xué)習(xí)算法，其聰明程度需要我們不斷訓(xùn)練，這就得益于大量的圖像標(biāo)注，通過對車輛行駛環(huán)境的數(shù)據(jù)集的大量標(biāo)注，能夠讓AI更加聰明，標(biāo)注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標(biāo)注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學(xué)習(xí)AI算法訓(xùn)練開發(fā)平臺，他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓(xùn)練一個算法模型，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標(biāo)注，以此反復(fù)，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節(jié)約大量的時間。

隨著社區(qū)等安防向著智能化的進(jìn)一步發(fā)展，越來越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴(yán)格要求，雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足人們“眼見為實”的要求，但同時這種監(jiān)控系統(tǒng)要求監(jiān)控人員不得不始終看著監(jiān)視屏幕，獲得視頻信息，通過人為的理解和判斷，才能得到相應(yīng)的結(jié)論，做出相應(yīng)的決策。因此，讓監(jiān)控人員長期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點較多的情況下，監(jiān)控人員幾乎無法做到完整的監(jiān)控。如何實現(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤？

成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適，工業(yè)級芯片RK3588的加持下，至高輸出6.0TOPS的算力，足以滿足工業(yè)檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車，湖面船舶的檢測，如果不是特殊需求，選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro，基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu)；CPU主頻1.8GHz；能夠輸出3.0TOPS的算力，在我司高精尖目標(biāo)識別算法的賦能下，就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別。全國產(chǎn)化智能處理板應(yīng)用廣闊。光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤有哪些

國產(chǎn)化跟蹤板卡生產(chǎn)廠家—慧視光電。江西目標(biāo)跟蹤好選擇

在深度學(xué)習(xí)中，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune），即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時候（只有個位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預(yù)訓(xùn)練過后，在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程：盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂，但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。江西目標(biāo)跟蹤好選擇