目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一，并得到廣泛應(yīng)用。相機(jī)的跟蹤對(duì)焦、無人機(jī)的自動(dòng)目標(biāo)跟蹤等都需要用到了目標(biāo)跟蹤技術(shù)。另外還有特定物體的跟蹤，比如人體跟蹤，交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛跟蹤，人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢(shì)跟蹤等。簡單來說，目標(biāo)跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中，建立所要跟蹤物體的位置關(guān)系，得到物體完整的運(yùn)動(dòng)軌跡。給定圖像首幀的目標(biāo)坐標(biāo)位置，計(jì)算在下一幀圖像中目標(biāo)的確切位置。在運(yùn)動(dòng)的過程中，目標(biāo)可能會(huì)呈現(xiàn)一些圖像上的變化，比如姿態(tài)或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標(biāo)跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應(yīng)用展開。推薦使用慧視光電的跟蹤板卡。目標(biāo)跟蹤檢測(cè)

無人機(jī)能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù)，對(duì)于許多需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無人機(jī)視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價(jià)值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機(jī)的AI識(shí)別能力。通過識(shí)別算法，在無人機(jī)工作時(shí)就對(duì)目標(biāo)范圍進(jìn)行AI檢測(cè)識(shí)別，從而提煉所需信息。這就需要對(duì)無人機(jī)進(jìn)行智能化改造，可以在傳統(tǒng)無人機(jī)吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機(jī)識(shí)別到的復(fù)雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎(chǔ)，剩下的就需要對(duì)自身算法進(jìn)行不斷優(yōu)化提升。湖北目標(biāo)跟蹤要多少錢成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3399PRO板的高性能圖像處理板卡。

近年來，我國多地智慧城市建設(shè)取得較好的成效，諸多創(chuàng)新技術(shù)和解決方案得到廣泛應(yīng)用。而在智慧停車方面，許多公共場所也開始逐步落地應(yīng)用。一車一桿的系統(tǒng)，智能識(shí)別進(jìn)出入車輛，控制車輛進(jìn)出入，統(tǒng)計(jì)車位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識(shí)別的機(jī)箱，該機(jī)箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設(shè)備于一體，其中圖像處理板內(nèi)置車牌識(shí)別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進(jìn)行快速又高精度的信息識(shí)別，并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優(yōu)化管理。

很多跟蹤方法都是對(duì)通用目標(biāo)的跟蹤，沒有目標(biāo)的類別先驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，還有一個(gè)重要的跟蹤是特定物體的跟蹤，比如人臉跟蹤、手勢(shì)跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同，它更多地依賴對(duì)物體訓(xùn)練特定的檢測(cè)器。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測(cè)來實(shí)現(xiàn)，比如早期的Viola-Jones檢測(cè)框架和當(dāng)前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)或人臉特征點(diǎn)檢測(cè)模型。手勢(shì)跟蹤在應(yīng)用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭。設(shè)定特定的手型可以方便地訓(xùn)練手掌或拳頭的檢測(cè)器。AI圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無間隙信息化監(jiān)控。

長時(shí)間一直進(jìn)行這樣的圖像標(biāo)注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，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，無法跳過，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，開發(fā)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法開發(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。RK2588搭載AI智能算法，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤。湖北目標(biāo)跟蹤要多少錢

振動(dòng)測(cè)試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。目標(biāo)跟蹤檢測(cè)

目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和人機(jī)交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法需要多次掃描圖像，并使用復(fù)雜的特征提取和分類器來識(shí)別目標(biāo)。然而，這些方法在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法。與傳統(tǒng)方法相比，YOLO算法采用了全新的思路和架構(gòu)。它將目標(biāo)檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問題，通過單次前向傳播即可同時(shí)預(yù)測(cè)圖像中多個(gè)目標(biāo)的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性上具備了明顯優(yōu)勢(shì)。目標(biāo)跟蹤檢測(cè)