另外，經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤，在目標(biāo)上提取一些特征點，然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點，統(tǒng)計得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過程中，需要不斷補充新的特征點，刪除置信度不佳的特征點，以此來適應(yīng)目標(biāo)在運動中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后，經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄，這主要是因為這些經(jīng)典方法無法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化，它們的魯棒性和準(zhǔn)確度都被前沿的算法所超越，但是，了解它們對理解跟蹤過程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的應(yīng)用，常常被當(dāng)作一種重要的輔助手段。慧視RK3588圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。重慶附近目標(biāo)跟蹤

無人機的迅猛發(fā)展，使得無人機的反制技術(shù)也水漲船高，常見的有電子干擾、無人機識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術(shù)，通過在無人機攝像頭的基礎(chǔ)上加裝AI高性能圖像處理板，在算法的作用下，就具備無人機識別的功能，為無人機對抗創(chuàng)造條件。由于無人機飛行速度極快，因此針對于這樣環(huán)境下的AI識別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道，當(dāng)視頻幀率越高時，視頻越能夠體現(xiàn)畫面細(xì)節(jié)信息，而圖像識別算法正是逐幀進(jìn)行識別，因此，攝像頭捕捉到的畫面細(xì)節(jié)越多，識別的精度就會越高。海南低壓線目標(biāo)跟蹤慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)（人、車）。

目標(biāo)跟蹤是計算機視覺研究領(lǐng)域的熱點之一，并得到廣泛應(yīng)用。相機的跟蹤對焦、無人機的自動目標(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，得到物體完整的運動軌跡。給定圖像首幀的目標(biāo)坐標(biāo)位置，計算在下一幀圖像中目標(biāo)的確切位置。在運動的過程中，目標(biāo)可能會呈現(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。

成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適，工業(yè)級芯片RK3588的加持下，至高輸出6.0TOPS的算力，足以滿足工業(yè)檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車，湖面船舶的檢測，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)識別算法的賦能下，就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別。振動測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。

差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動目標(biāo)檢測方法，有其合理性，因為運動能夠?qū)е聢D像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系，或當(dāng)前圖像與背景圖像之間的關(guān)系，尤其是圖像差的關(guān)系，能較好地體現(xiàn)出運動所帶來的變化。復(fù)雜背景下的運動目標(biāo)檢測和跟蹤由于有良好的應(yīng)用前景，成為當(dāng)前研究的一個熱點。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點是監(jiān)控移動的目標(biāo)，它們或是非法侵入，或是通過關(guān)鍵的場景，總之是移動才帶來了對它們實施監(jiān)控的可能。因此尋找移動的目標(biāo)是圖像監(jiān)控的關(guān)鍵。RV1126搭載AI智能算法，實現(xiàn)目標(biāo)識別與跟蹤。福建放心目標(biāo)跟蹤

工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。重慶附近目標(biāo)跟蹤

長時間一直進(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)項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進(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)了一個深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標(biāo)注一定量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，形成一個可用的預(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，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標(biāo)的新數(shù)據(jù)集（未進(jìn)行任何標(biāo)注）進(jìn)行AI自動化標(biāo)注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。重慶附近目標(biāo)跟蹤