視頻自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)，一般都是用在露天的、較大地域范圍的監(jiān)控系統(tǒng)中，且邊跟蹤邊錄像。在自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)的發(fā)展上，jun用上的視頻自動(dòng)跟蹤、毫米波雷達(dá)跟蹤以及激光雷達(dá)跟蹤等是比較成熟的；非jun用領(lǐng)域，存在一些固定畫面、攝像機(jī)從不運(yùn)動(dòng)的的目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)；基于帶紅外線的、常用在演播室或者會(huì)議室的、很近距離的跟蹤系統(tǒng)，目前主要局限于簡單背景(如室內(nèi)環(huán)境下)、大目標(biāo)(即目標(biāo)在視頻圖像中占較大區(qū)域)，而且一般無法實(shí)現(xiàn)控制攝像機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。Viztra-LE034圖像處理板識(shí)別概率超過85%。陜西目標(biāo)跟蹤功能

目標(biāo)跟蹤（Target Tracking）是近年來計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域比較活躍的研究方向之一，它包含從目標(biāo)的圖像序列中檢測、分類、識(shí)別、跟蹤并對(duì)其行為進(jìn)行理解和描述，屬于圖像分析和理解的范疇。從技術(shù)角度而言，目標(biāo)跟蹤的研究內(nèi)容相當(dāng)豐富，主要涉及到模式識(shí)別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等學(xué)科知識(shí)；同時(shí)，動(dòng)態(tài)場景中運(yùn)動(dòng)的快速分割、目標(biāo)的非剛性運(yùn)動(dòng)、目標(biāo)自遮擋和目標(biāo)之間互遮擋的處理等問題也為目標(biāo)跟蹤研究帶來了一定的挑戰(zhàn)。由于目標(biāo)跟蹤在視頻會(huì)議、安全監(jiān)控、導(dǎo)彈制導(dǎo)、醫(yī)療診斷、高級(jí)人機(jī)交互及基于內(nèi)容的圖像存儲(chǔ)與檢索等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。甘肅目標(biāo)跟蹤生產(chǎn)企業(yè)智能化的圖像處理板還可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)降本增效。

基于視頻目標(biāo)檢測和跟蹤的一般流程是：通過目標(biāo)檢測，找到目標(biāo)；對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行描述，初步估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)矢量；根據(jù)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)入目標(biāo)跟蹤，對(duì)傳感器的姿態(tài)，比如水平方位、垂直方位和焦距等進(jìn)行調(diào)整；跟蹤到目標(biāo)后，對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行更新，并對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行預(yù)測后，進(jìn)入下一輪的跟蹤過程。目標(biāo)跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術(shù)細(xì)節(jié)很多?；垡暪怆婇_發(fā)的高性能目標(biāo)跟蹤圖像跟蹤板在自研目標(biāo)跟蹤算法的作用下，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度低延遲的視頻目標(biāo)鎖定跟蹤。

自動(dòng)化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機(jī)的模擬信號(hào)通過視頻電纜傳送至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)通過視頻采集卡將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號(hào)，該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計(jì)算機(jī)CRT上顯示，同時(shí)傳送至內(nèi)存進(jìn)行目標(biāo)檢測或跟蹤(根據(jù)需要可同時(shí)進(jìn)行硬盤錄像)，計(jì)算機(jī)根據(jù)算法的運(yùn)算結(jié)果來控制攝像機(jī)的云臺(tái)，這個(gè)控制過程是通過通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機(jī)的云臺(tái)接口來完成的。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動(dòng)可以是人工的，也可以由系統(tǒng)的報(bào)警輸入設(shè)備啟動(dòng)。高性能的圖像卡一般自帶顯卡，能夠避免廉價(jià)的多媒體卡長時(shí)間地、連續(xù)地通過總線傳送到計(jì)算機(jī)的顯存而帶來的死屏、CPU的占用及總線的占用等問題。給我推薦一個(gè)做跟蹤板卡的企業(yè)？

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評(píng)價(jià)中直接從全圖中預(yù)測多個(gè)boundingboxes和類概率，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能，同時(shí)學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示。然而，YOLO對(duì)邊界框預(yù)測施加了嚴(yán)格的空間約束，限制了模型可以預(yù)測的相鄰項(xiàng)目的數(shù)量。成群出現(xiàn)的小物件，如鳥類，對(duì)于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個(gè)由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對(duì)象識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率，同時(shí)減少了計(jì)算開銷。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調(diào)之間交替的訓(xùn)練方法，使得統(tǒng)一的、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)能夠以接近實(shí)時(shí)的幀率運(yùn)行，然后在保持固定目標(biāo)的同時(shí)微調(diào)目標(biāo)檢測。慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。遼寧目標(biāo)跟蹤價(jià)格信息

成都RK3399智能跟蹤板提供商。陜西目標(biāo)跟蹤功能

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)練特定的檢測器。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測來實(shí)現(xiàn)，比如早期的Viola-Jones檢測框架和當(dāng)前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測或人臉特征點(diǎn)檢測模型。手勢跟蹤在應(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器。陜西目標(biāo)跟蹤功能