視覺跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域（人工智能分支）的一個(gè)重要課題，有著重要的研究意義；且在導(dǎo)彈制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、機(jī)器人視覺導(dǎo)航、人機(jī)交互、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究人員不斷地深入研究，視覺目標(biāo)跟蹤在近十幾年里有了突破性的進(jìn)展，使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和相關(guān)濾波器等方法，并取得了魯棒（robust）、精確、穩(wěn)定的結(jié)果?；垡旳I板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。甘肅目標(biāo)跟蹤互惠互利

隨著社區(qū)等安防向著智能化的進(jìn)一步發(fā)展，越來越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴(yán)格要求，雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足人們“眼見為實(shí)”的要求，但同時(shí)這種監(jiān)控系統(tǒng)要求監(jiān)控人員不得不始終看著監(jiān)視屏幕，獲得視頻信息，通過人為的理解和判斷，才能得到相應(yīng)的結(jié)論，做出相應(yīng)的決策。因此，讓監(jiān)控人員長期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項(xiàng)非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點(diǎn)較多的情況下，監(jiān)控人員幾乎無法做到完整的監(jiān)控。江蘇自主可控目標(biāo)跟蹤成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。

目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要分支，其利用視頻或圖像序列的上下文信息，對(duì)目標(biāo)的外觀和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行建模，從而對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)并標(biāo)定目標(biāo)的位置。目標(biāo)跟蹤融合了圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、比較好化等多個(gè)領(lǐng)域的理論和算法，是完成更高層級(jí)的圖像理解(如目標(biāo)行為識(shí)別)任務(wù)的前提和基礎(chǔ)。隨著計(jì)算機(jī)處理能力的飛速提升，各種基于目標(biāo)跟蹤的民用和***系統(tǒng)紛紛落地，廣泛應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控、智能人機(jī)交互、智能交通、視覺導(dǎo)航、無人駕駛、無人自主飛行、戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)偵察等領(lǐng)域。并結(jié)合多傳感器技術(shù)，提高了對(duì)城市的主動(dòng)監(jiān)視和對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)的態(tài)勢(shì)感知能力。能夠?qū)崿F(xiàn)多目標(biāo)跟蹤并完成對(duì)目標(biāo)行為的異常檢測(cè)。開發(fā)出了能在復(fù)雜場(chǎng)景下的行人跟蹤和行為理解，以及可用于監(jiān)測(cè)、引導(dǎo)交通流量并實(shí)現(xiàn)異常預(yù)警的公共交通管理系統(tǒng)。

云臺(tái)的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機(jī)的視野，因此對(duì)于云臺(tái)的控制必須謹(jǐn)慎且準(zhǔn)確。錯(cuò)誤的控制會(huì)使目標(biāo)從視野中消失，導(dǎo)致跟蹤的失敗。此外，如果云臺(tái)的控制幅度過小，可能會(huì)達(dá)不到目標(biāo)回到視野中心的目的，目標(biāo)也同樣極易丟失。相反如果在對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度有可靠估計(jì)的前提下，提前將目標(biāo)移到視野中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的另一側(cè)，將為此后跟蹤目標(biāo)贏得更多的時(shí)間，能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對(duì)于云臺(tái)的控制更為合理，應(yīng)該對(duì)于不同的情況采取不同的控制策略。對(duì)于情況的劃分主要取決于目標(biāo)的可靠性和速度的穩(wěn)定性。國產(chǎn)化跟蹤板哪家好？

序列圖像的差異通常是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的出發(fā)點(diǎn)，認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)是圖像差異的根本原因。但是，這是建立在背景本身不運(yùn)動(dòng)的前提下的。因此，在許多跟蹤系統(tǒng)中，比如車載，由于車的振動(dòng)導(dǎo)致傳感器位置的變化，表現(xiàn)在圖像上就是背景的運(yùn)動(dòng)，因此在做差圖像和背景自動(dòng)更新之前，都必須先經(jīng)過配準(zhǔn)，即讓所有圖像在都同一個(gè)坐標(biāo)系之下，以消除背景的運(yùn)動(dòng)。在不同的應(yīng)用場(chǎng)合，配準(zhǔn)的方法多種多樣，比如當(dāng)兩個(gè)圖像之間只有平移變化時(shí)，計(jì)算出它們的平移量即可實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)；由于平移變化對(duì)圖像的相位信息影響較大，在頻率域利用相位相關(guān)可以實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。RK3399處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤？甘肅目標(biāo)跟蹤好選擇

智能跟蹤板在無人機(jī)的應(yīng)用 。甘肅目標(biāo)跟蹤互惠互利

面對(duì)城市治理中高度碎片化和多樣性的治理場(chǎng)景，如城管業(yè)務(wù)中占道經(jīng)營、亂扔亂倒、亂搭亂建、亂停亂放等現(xiàn)象，可借助開發(fā)平臺(tái)的能力引擎，高效完成定制化算法的開發(fā)來輔助人工監(jiān)管。諸如慧視光電此類企業(yè)，基于行業(yè)硬件設(shè)備，運(yùn)用自身的圖像算法和硬件平臺(tái)開發(fā)優(yōu)勢(shì)，推出了系列國產(chǎn)化圖像檢測(cè)與跟蹤智能處理板。由于每個(gè)地區(qū)所面臨的城市治理問題兼具共通性和個(gè)性化，因此從方案設(shè)計(jì)成本及高效交付的角度來看，采用中臺(tái)架構(gòu)依舊是相當(dāng)有實(shí)用性的建設(shè)思路。中臺(tái)框架可以針對(duì)不同的場(chǎng)景靈活地調(diào)取適用的算法、邊端硬件設(shè)備以及云端的SaaS服務(wù)，快速針對(duì)場(chǎng)景的變化進(jìn)行方案的調(diào)整與適配，從而完成方案的復(fù)用，減少低效的重復(fù)建設(shè)。甘肅目標(biāo)跟蹤互惠互利