當兩個圖像之間還有旋轉或比例變化時，往往使用基于控制點的方法進行圖像配準。所謂特征點匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質的結構—特征點，例如，灰度局部極大值、局部邊緣、角等，與另一幀圖像中的同類特征點作匹配，從而求得該兩幀圖像之間的變換關系。從現實的觀點看，在全部特征點中，只有部分能得到正確的匹配，這是因為特征點尋找算法并非完美無缺。特征點匹配方法具有：處理的數據量不斷減少、可能匹配的數目少于互相關方法和受照度、幾何的變化影響較小的優點。根據具體的振動情況，選擇合適的特征點和速度較快的匹配策略是該任務研究的重點。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準，如直接相關匹配，基于圖像分割技術的配準，利用封閉輪廓的形心作為控制點的配準等。成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。數據目標跟蹤報價行情

YOLO單卷積神經網絡在一次評價中直接從全圖中預測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓練并直接優化檢測性能，同時學習目標的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預測施加了嚴格的空間約束，限制了模型可以預測的相鄰項目的數量。成群出現的小物件，如鳥類，對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個由全深度CNN組成的單一統一對象識別網絡，提高了檢測的準確性和效率，同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區域方案微調之間交替的訓練方法，使得統一的、基于深度學習的目標識別系統能夠以接近實時的幀率運行，然后在保持固定目標的同時微調目標檢測。國產目標跟蹤推薦廠家慧視光電致力于跟蹤板卡定制。

目標跟蹤時，多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標表觀描述的準確度與可信性,現有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進行融合,綜合利用各種冗余、互補信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補信息進行融合,提升檢測與跟蹤的準確性。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片，工業級的處理能力能夠運用到諸多行業。

這個過程中，采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野，并且針對許多人無法到達的地方，還能夠快速抵近觀察，防止驚擾。此外，更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡，這時候無人機就是一個智慧眼，它能夠在算法的輔助下，對野豬等動物進行AI搜尋，并且具備目標鎖定功能。當無人機發現疑似目標就可以抵近觀察，一旦確認目標就能夠立即鎖定跟蹤，這樣，地面圍剿人員就可以快速像區域靠攏，對野豬進行逮捕驅逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板來實現，這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，算力能夠達到6.0TOPS，處理村落、樹林等復雜環境不在話下。同時，針對于野生動物目標識別算法的AI訓練，成都慧視還可以提供專門的AI訓練平臺SpeedDP，通過大量的模型訓練實現AI自動圖像標注，進而幫助提升算法識別性能。搭載AI智能算法的跟蹤板如何實現目標識別及跟蹤？

設想這樣一個場景：孫悟空在飛行過程中完成了一次變化（這里假設他變成了一只鳥），但這個變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過身體結構發生漸變來完成的，這種情況下，檢測器應該會在后續的檢測任務中失敗，因為設計好的檢測器只是為了檢測目標孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經不存在這個目標，檢測器是不會有火眼金睛繼續檢測到變化后的孫悟空的。但是，對于跟蹤設備就不一樣了，跟蹤目標，哪怕目標在跟蹤過程中發生了巨大變化，這些都是跟蹤設備的本質能力。理想的跟蹤設備應該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個過程，并且可以繼續后面變身之后對鳥的跟蹤。RK3588圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。附近目標跟蹤哪里好

工程師以RV1126核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。數據目標跟蹤報價行情

從軟件的角度來看，整個視頻跟蹤系統主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數據庫，運動檢測，目標跟蹤，報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統的重點，是實現目標檢測和跟蹤的關鍵，如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標的檢測和跟蹤是緊密結合的。檢測是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標的信息(如目標的位置，大小，模式和速度估計等)，而跟蹤則是檢測的延續，實時利用檢測得到的知識去驗證目標的存在。數據目標跟蹤報價行情