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一文讀懂臺(tái)達(dá) PLC 各系列!性能優(yōu)越,優(yōu)勢(shì)盡顯
“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。慧視AI板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。江西目標(biāo)跟蹤好選擇
目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律加以總結(jié),并以此對(duì)目標(biāo)將來的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。正確的預(yù)測(cè),可以縮小匹配的計(jì)算區(qū)域,大幅的降低匹配計(jì)算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài),為了把目標(biāo)始終保持在攝像機(jī)視野之內(nèi),必須對(duì)攝像機(jī)加以控制。在實(shí)際應(yīng)用中,攝像機(jī)被固定在云臺(tái)上,云臺(tái)本身不做平移運(yùn)動(dòng),但可以控制云臺(tái)進(jìn)行水平擺動(dòng)和上下俯仰,從而帶動(dòng)攝像機(jī)做相應(yīng)運(yùn)動(dòng)。所以,對(duì)攝像機(jī)的控制就是對(duì)云臺(tái)的控制。低壓線目標(biāo)跟蹤RV1126處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤?
目標(biāo)識(shí)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(duì)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(shí)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(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間精力。而慧視SpeedDP的出現(xiàn)很好地解決了這個(gè)問題。SpeedDP是一個(gè)深度學(xué)習(xí)AI算法訓(xùn)練開發(fā)平臺(tái),他能夠通過現(xiàn)有的算法模型或者自訓(xùn)練一個(gè)算法模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)新數(shù)據(jù)集的快速AI自動(dòng)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(shí)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(shí)”的要求,但同時(shí)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(zhǎng)期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項(xiàng)非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點(diǎn)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(shí)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(jí)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(cè)需求。而像背景稍微簡(jiǎn)單的地面人、車,湖面船舶的檢測(cè),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(guó)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(shí)別算法的賦能下,就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測(cè)識(shí)別。全國(guó)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(guó)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(gè)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(shí)候(只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片),這個(gè)技巧是無法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測(cè)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(cè)器仍無法檢測(cè)出測(cè)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(jī)器就能夠精確檢測(cè)跟蹤圖像中的物體。江西目標(biāo)跟蹤好選擇