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森林火灾是世界性林业重要灾害之一，具有突发性，灾害的发生的随机性，在较短的时间内能造成较大的损失的特点，每年都有一定数量的发生，造成林业资源的重大损失和全球性环境污染。一旦有火灾发生，就必须以极快的速度采取扑救措施，扑救是否及时，决策是否得当，重要原因都取决于对林火行为的发现是否及时，分析是否准确合理，决策措施是否得当。如何实现森林防火工作的规范化、科学化、信息化，真正做到早发现、早解决火灾隐情，排除森林火灾隐情。慧视光电的“慧眼”双光监测设备，基于AI识别技术开发，识别烟雾+明火,实时报警.。可以实现森林防火区24小时监测，可以获取山火，焚烧秸秆，烧纸等威胁线路安全的山火事件一旦发生山火灾情,便可及时发出报警，以便及时扑灭山火。全国产化的跟踪板卡哪个公司做的可以？专业目标跟踪有什么

随着技术的进步，基于图像的人工智能分析开始应用到人们生活的方方面面，传统的硬件开发平台一般是基于FPGA加DSP，这种平台架构已经持续了很长时间，这种方式因为开发时间早、接口丰富、参与人员多满足了一些行业相对简单的场景需求，但是随着AI技术的持续发展，日益增长的市场需求对目标的自主检测及识别跟踪要求也越来越高，需要分析的场景也越来越复杂，原有的DSP+FPGA硬件平台已经越来越难以满足一些行业的需求。慧视光电自研多平台嵌入式开发框架，此框架支持多种硬件平台的开发，目前团队所有的嵌入式应用软件开发都基于此框架开，随着多个产品的研发，框架中积累了大量与硬件平台，图像处理，算法优化，视频输入输出，硬件加速等相关的基础软件组件，通过这些组件的复用，能极大提高软件开发效率和质量。同时，应用开发过程也会不断完善和优化此框架，将来这个框架本身连同硬件模块也可作为公司的产品，提供给客户使用。电力应急目标跟踪服务电话慧视RK3399PRO图像跟踪板支持目标跟踪识别目标（人、车）。

目前的跟踪算法分为两大研究方向：相关滤波和深度学习，其中基于相关滤波的方法在实时性方面有明显的优势，而基于深度学习的方法在跟踪准确性和鲁棒性方面优势较高。慧视光电团队针对实际应用过程中情况，尤其是在相机抖动、目标遮挡、变形和环境干扰的情况下，结合硬件平台性能，对相关滤波和神经网络进行优化设计，可获得更佳的跟踪效果。针对红外弱小目标，常用的模板类方法因提取不到有效的目标特征，在受到大量背景信息的干扰下，会出现跟踪失效情况。慧视光电团队以点跟踪技术为主体，结合模板类跟踪方法去除相机抖动干扰，再加入对目标的运动预测，研发了一种性能优异的红外弱小目标跟踪技术，在反无人机、远距离目标弹窗等领域得到的良好的应用。

成都慧视光电技术有限公司推出的国产化图像检测与跟踪智能处理板——RV1126处理模块，具有以下特点①处理模块使用瑞芯微的RV1126芯片，RV1126是一个高性能、低功耗的视觉处理SOC，具有丰富的外设和功能特性，尤其适合AI相关的应用；②4核CortexA7，每个核具有独自的NEON和FPU，每个核具有32KB的一级数据缓存和一级指令缓存，4核共用512KBL2缓存；③两个MIPICSI/LVDS/SubLVDS视频输入接口，每个接口支持4lane，MIPICSI每个lane的比较大速率为2.5Gbps/lane，LVDS比较大速率为1Gbps/lane；④ISP支持的最大分辨率为4416x3312；⑤支持H264，H265视频编码，比较大支持4096x2304@30fps；⑥神经处理单元（NPU），运算能力达到2Tops，支持INT8和INT16；⑦包含一个RISCV微控制器慧视光电开发的慧视AI图像处理板，采用了国产高性能CPU。

我国幅员辽阔，拥有漫长的边防海岸线，而边防海岸线的防卫是安全的重要一道屏障。近几年，卫生事件、国际形势的多变，更加加重了边防海岸线的防卫形势。目前重要的地方均建立了哨所，安装了监控系统，外加必要的人员巡逻，但是因为监控面大，无疑增加了人的的工作量，而且传统的监控系统普遍还处在只“监”不“控”的被动状态，出现了紧急事情后，大多只具备事后取证的功能，对于发生的可疑和异常行为无法起到预防、预警的功能。监控系统如果能够加入智能分析、自动跟踪、自动报警等功能，那么能有效的解决该问题，帮助安防人员能够更有效的发现问题同时很大程度的发挥监控系统其应有的监控能力。为了响应相关行业的迫切需求，成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势，推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品，全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法，能够有效的应对边防海岸线的迫切需求。慧视光电致力于跟踪板卡定制。辽宁省时省力目标跟踪

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中台的概念出自于互联网领域，中台即是数字能力共享平台，是平台的平台。城市管理者可通过建立城市空间管理中台，实现城市数据资产的统一管理。以人工智能技术为主的AI中台还能够较好的解决城市空间管理面临的数据“深度”使用的问题。AI中台是将深度学习、计算机视觉、知识图谱、自然语言理解等人工智能技术模块化、组件化、可插拔化并赋能于中台，将人工智能能力（包括硬件的计算能力、算法的训练能力、模型的部署能力、基础业务的展现能力）集约起来，与中台的数据资源紧密结合并封装为整体中台系统。专业目标跟踪有什么