隨著科技的不斷進(jìn)步，食品檢測(cè)設(shè)備也在持續(xù)創(chuàng)新升級(jí)。光譜分析技術(shù)、色譜技術(shù)、生物傳感技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于食品檢測(cè)領(lǐng)域，使得檢測(cè)更加高效、準(zhǔn)確、靈敏。例如，基于納米技術(shù)的傳感器能夠檢測(cè)出極其微量的有害物質(zhì)，為食品安全提供了更為可靠的保障。同時(shí)，智能化、自動(dòng)化的食品檢測(cè)設(shè)備也在逐漸普及，不僅提高了檢測(cè)效率，還降低了人為誤差，進(jìn)一步提升了檢測(cè)的可靠性和穩(wěn)定性。然而，當(dāng)前食品檢測(cè)設(shè)備的發(fā)展仍面臨一些挑戰(zhàn)。部分小型食品企業(yè)由于資金有限，難以配備先進(jìn)的檢測(cè)設(shè)備，導(dǎo)致檢測(cè)能力不足；一些偏遠(yuǎn)地區(qū)的食品檢測(cè)機(jī)構(gòu)，也存在設(shè)備陳舊、更新?lián)Q代慢等問(wèn)題。此外，食品檢測(cè)設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)體系有待進(jìn)一步完善，不同設(shè)備之間的檢測(cè)結(jié)果可比性還需加強(qiáng)。解決目標(biāo)形變、旋轉(zhuǎn)、快速運(yùn)動(dòng)、快速變焦等場(chǎng)景下的跟蹤丟失問(wèn)題。吉林信息化目標(biāo)跟蹤

我國(guó)西部地區(qū)地形復(fù)雜、天氣多變，許多電網(wǎng)架設(shè)在高山流水之間，給電網(wǎng)的巡檢維護(hù)造成了不小的困難。于是，不同于傳統(tǒng)人工巡檢的智能化巡檢維護(hù)開(kāi)始逐步應(yīng)用。這種方式采用無(wú)人機(jī)加智能化機(jī)器人，其中無(wú)人機(jī)承擔(dān)巡檢工作，而智能化機(jī)器人進(jìn)行維護(hù)，兩者互相配合。無(wú)人機(jī)搭載智能化吊艙，吊艙內(nèi)置圖像識(shí)別傳感器，工程師可以通過(guò)遠(yuǎn)程識(shí)別、抵近觀察等方式，找出問(wèn)題所在。無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)性靈活性十足，能夠便捷去到許多人工難以到達(dá)的區(qū)域，巡檢無(wú)死角。無(wú)人機(jī)巡檢一次能夠抵得上三個(gè)人工同時(shí)作業(yè)，效率成倍提升。無(wú)線(xiàn)目標(biāo)跟蹤有什么哪些目標(biāo)可以被跟蹤？

但這也遇到很多難點(diǎn)，通常情況下，視頻回傳的延遲大概在200ms左右，隨著大量的彈打出，視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力，如何在通信帶寬有限的情況下，保證視頻順暢、清晰、無(wú)卡頓地傳輸，是分析改進(jìn)這個(gè)工作需要解決的前期難點(diǎn)。針對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，慧視光電利用GS弱網(wǎng)高清音視頻傳輸系統(tǒng)和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結(jié)合，推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案。在一個(gè)窄帶收發(fā)信道內(nèi)，例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內(nèi)，多路視頻和交互控制共用一對(duì)收發(fā)信道，信道支持?jǐn)?shù)據(jù)透?jìng)?，外部系統(tǒng)可以使用該信道，傳輸任意格式的數(shù)據(jù)；可實(shí)時(shí)調(diào)整視頻碼率，在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像?？梢允乖O(shè)備飛的更遠(yuǎn)、走的更遠(yuǎn);可實(shí)現(xiàn)視頻中繼轉(zhuǎn)發(fā)；能夠基于H265實(shí)時(shí)視頻編碼；可實(shí)現(xiàn)基于視頻流的“人在回路低延遲控制”?；谄胀?0幀相機(jī)，實(shí)現(xiàn)15ms的低延遲編解碼，加上數(shù)據(jù)鏈傳輸延遲時(shí)間在30ms左右，目前業(yè)界前列。通用性強(qiáng)，使用更加靈活，適用更多應(yīng)用場(chǎng)景；支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時(shí)傳輸（1080P60FPS），徹底解決“帶寬苦惱”；整體時(shí)延約60ms（含相機(jī)、編解碼、顯示，不含傳輸），實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制、實(shí)時(shí)打擊。

長(zhǎng)時(shí)間一直進(jìn)行這樣的圖像標(biāo)注工作，那無(wú)疑是枯燥而乏味的，手酸不說(shuō)，更多的是精神上的折磨，進(jìn)而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無(wú)法跳過(guò)，當(dāng)項(xiàng)目緊急時(shí)，甚至需要多人加班加點(diǎn)趕進(jìn)度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開(kāi)發(fā)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個(gè)手動(dòng)標(biāo)注一定量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，形成一個(gè)可用的預(yù)選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓(xùn)練一定階段后，可以評(píng)估此模型的能力，如果能夠滿(mǎn)足使用就可以對(duì)相同目標(biāo)的新數(shù)據(jù)集（未進(jìn)行任何標(biāo)注）進(jìn)行AI自動(dòng)化標(biāo)注。這一過(guò)程的省去了大量需要對(duì)新數(shù)據(jù)集的手動(dòng)拉框工作，同時(shí)也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。提供中心距離（目標(biāo)到圖像中心的像素距離）優(yōu)先、置信度（目標(biāo)得分）優(yōu)先等不同的自動(dòng)鎖定策略。

目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤這兩個(gè)任務(wù)有著密切的聯(lián)系。針對(duì)目標(biāo)跟蹤任務(wù)，微軟亞洲研究院提出了一種通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)來(lái)解決的新視角，采用簡(jiǎn)潔、統(tǒng)一而高效的“目標(biāo)檢測(cè)+小樣本學(xué)習(xí)”框架，在多個(gè)主流數(shù)據(jù)集上均取得了杰出性能。目標(biāo)跟蹤（Object tracking）與目標(biāo)檢測(cè)（Object detection）是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中兩個(gè)經(jīng)典的基礎(chǔ)任務(wù)。跟蹤任務(wù)需要由用戶(hù)指定跟蹤目標(biāo)，然后在視頻的每一幀中給出該目標(biāo)所在的位置，通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測(cè)任務(wù)旨在定位圖片中某幾類(lèi)物體的坐標(biāo)位置。對(duì)物體的檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤能夠有效地幫助機(jī)器理解圖片視頻的內(nèi)容，為后續(xù)的進(jìn)一步分析打下基礎(chǔ)。MIPI接口轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)輸出的視頻跟蹤板。黑龍江目標(biāo)跟蹤功效

RK3399PRO圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。吉林信息化目標(biāo)跟蹤

從軟件的角度來(lái)看，整個(gè)視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機(jī)及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，目標(biāo)跟蹤，報(bào)警輸入和人機(jī)接口模塊等組成的。視覺(jué)計(jì)算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的關(guān)鍵，如圖3所示。一般采取先檢測(cè)后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤是緊密結(jié)合的。檢測(cè)是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標(biāo)的信息(如目標(biāo)的位置，大小，模式和速度估計(jì)等)，而跟蹤則是檢測(cè)的延續(xù)，實(shí)時(shí)利用檢測(cè)得到的知識(shí)去驗(yàn)證目標(biāo)的存在。吉林信息化目標(biāo)跟蹤