跟蹤任務與檢測任務有著密切的關系。從輸入輸出的形式上來看，這兩個任務是極為相似的。它們均以圖片（或者視頻幀）作為模型的輸入，經過處理后，輸出一堆目標物置的矩形框。它們之間比較大的區別體現在對“目標物體”的定義上。對于檢測任務來說，目標物體屬于預先定義好的某幾個類別，如圖1左圖所示；而對于跟蹤任務來說，目標物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個體，如圖1右圖所示。實際上，如果我們將每一個跟蹤的個體當成是一個類別的話，跟蹤任務甚至能被當成是一種特殊的檢測任務，稱為個體檢測（Instance Detection）。成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。可靠目標跟蹤功效

目標檢測和跟蹤是計算機視覺領域中的重要任務之一。隨著深度學習的興起，YOLO（You Only Look Once）算法在目標檢測和跟蹤領域引起了廣關注。YOLO算法是一種在實時目標檢測和跟蹤領域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經網絡和一系列先進技術，YOLO算法在速度和準確性方面取得了明顯的進展。然而，仍然有一些挑戰需要解決，如目標尺度變化、小目標檢測和復雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術的不斷發展，YOLO算法有望在實時目標檢測和跟蹤領域發揮更大的作用。甘肅目標跟蹤技術圖像識別跟蹤可以在有些領域代替人員實現24小時不間斷監測！

近年來，我國多地智慧城市建設取得較好的成效，諸多創新技術和解決方案得到廣泛應用。而在智慧停車方面，許多公共場所也開始逐步落地應用。一車一桿的系統，智能識別進出入車輛，控制車輛進出入，統計車位空缺數，在很大程度上能夠優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別的機箱，該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內存卡等設備于一體，其中圖像處理板內置車牌識別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別，并上傳數據到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優化管理。

自動化的視頻跟蹤系統的工作流程一般是攝像機的模擬信號通過視頻電纜傳送至計算機，計算機通過視頻采集卡將模擬視頻信號轉換為數字視頻信號，該轉換的輸出的數字圖像一方面在計算機CRT上顯示，同時傳送至內存進行目標檢測或跟蹤(根據需要可同時進行硬盤錄像)，計算機根據算法的運算結果來控制攝像機的云臺，這個控制過程是通過通訊協議卡和雙絞線電纜和攝像機的云臺接口來完成的。監視和跟蹤系統的啟動可以是人工的，也可以由系統的報警輸入設備啟動。高性能的圖像卡一般自帶顯卡，能夠避免廉價的多媒體卡長時間地、連續地通過總線傳送到計算機的顯存而帶來的死屏、CPU的占用及總線的占用等問題。慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。

差圖像作為經典、常勝不衰的動目標檢測方法，有其合理性，因為運動能夠導致圖像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系，或當前圖像與背景圖像之間的關系，尤其是圖像差的關系，能較好地體現出運動所帶來的變化。復雜背景下的運動目標檢測和跟蹤由于有良好的應用前景，成為當前研究的一個熱點。圖像監控系統的出發點是監控移動的目標，它們或是非法侵入，或是通過關鍵的場景，總之是移動才帶來了對它們實施監控的可能。因此尋找移動的目標是圖像監控的關鍵。RK3588圖像處理板識別概率超過85%。可靠目標跟蹤功效

無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務。可靠目標跟蹤功效

實際上，跟蹤和檢測是分不開的，比如傳統TLD框架使用的在線學習檢測器，或KCF密集采樣訓練的檢測器，以及當前基于深度學習的卷積特征跟蹤框架。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要，而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計誤差。不同的應用場合對跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率、準確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外，跟蹤的另一個分支是多目標跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標跟蹤并不是簡單的多個單目標跟蹤，因為它不僅涉及到各個目標的持續跟蹤，還涉及到不同目標之間的身份識別、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測結果的數據關聯等。可靠目標跟蹤功效