對于目標(biāo)被暫時遮擋的情況，通過設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時丟失狀態(tài)，并以上一次目標(biāo)的位置和速度繼續(xù)對后續(xù)的目標(biāo)位置進行預(yù)測，在后續(xù)圖像中可以再次重新找回目標(biāo)。在攝像機控制時，采取估計提前量的控制策略也對跟蹤有很大的幫助?？刂茢z像機，使目標(biāo)提前擺到視野中目標(biāo)運動方向的另一側(cè)，可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時間和機會。在本實驗序列中尤為明顯，目標(biāo)基本上保持由左上向右下運動的趨勢，根據(jù)對目標(biāo)速度的估計，則攝像機提前將目標(biāo)定為視野中心偏上偏左的區(qū)域，對目標(biāo)運動加提前估計量?；垡昍K3399圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。貴州目標(biāo)跟蹤檢測

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(biāo)鎖定功能。當(dāng)無人機發(fā)現(xiàn)疑似目標(biāo)就可以抵近觀察，一旦確認(rèn)目標(biāo)就能夠立即鎖定跟蹤，這樣，地面圍剿人員就可以快速像區(qū)域靠攏，對野豬進行逮捕驅(qū)逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板來實現(xiàn)，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(fù)雜環(huán)境不在話下。同時，針對于野生動物目標(biāo)識別算法的AI訓(xùn)練，成都慧視還可以提供專門的AI訓(xùn)練平臺SpeedDP，通過大量的模型訓(xùn)練實現(xiàn)AI自動圖像標(biāo)注，進而幫助提升算法識別性能。海南目標(biāo)跟蹤功效成都RK3588智能跟蹤板提供商。

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評價中直接從全圖中預(yù)測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能，同時學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預(yù)測施加了嚴(yán)格的空間約束，限制了模型可以預(yù)測的相鄰項目的數(shù)量。成群出現(xiàn)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(tǒng)一對象識別網(wǎng)絡(luò)，提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率，同時減少了計算開銷。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)識別系統(tǒng)能夠以接近實時的幀率運行，然后在保持固定目標(biāo)的同時微調(diào)目標(biāo)檢測。

SpeedDP作為一個服務(wù)型AI平臺，它能提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。平臺所需算法并不是固定的，使用者可以根據(jù)自身實際應(yīng)用場景進行AI算法的定制化開發(fā)，例如平臺經(jīng)過不斷的迭代，目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標(biāo)注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便，在圖像標(biāo)注領(lǐng)域其基本使用方法是：1.首先有一個比較好的預(yù)選模型2.用這個預(yù)選模型做自動標(biāo)注3.后期人工審核修正慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。

在無人機識別這個領(lǐng)域，應(yīng)用十分廣，因此針對于這方面的教學(xué)必不可少。目前國產(chǎn)化的識別傳感器當(dāng)屬瑞芯微的RK3588，因此許多院校都會選擇采用RK3588來進行教學(xué)，成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成，能夠根據(jù)不同規(guī)格的相機深度定制接口。（不同接口的RK3588圖像處理板）如果院校想進一步節(jié)約時間提升效率，成都慧視還可以提供訓(xùn)練學(xué)習(xí)設(shè)備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎(chǔ)上，根據(jù)需求幫助選擇合適的相機，并且針對算法這塊，我們能夠提供一個高效的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP，這個平臺能夠通過大量的識別檢測算法模型訓(xùn)練開發(fā)，實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動圖像標(biāo)注，一方面省去大量手動標(biāo)注工作，另一方面幫助提升算法性能?；垡旳I算法是無人設(shè)備的“眼睛”。海南目標(biāo)跟蹤功效

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當(dāng)兩個圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時，往往使用基于控制點的方法進行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—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(guān)系。從現(xiàn)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(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點。根據(jù)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(wù)研究的重點。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準(zhǔn)，如直接相關(guān)匹配，基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn)，利用封閉輪廓的形心作為控制點的配準(zhǔn)等。貴州目標(biāo)跟蹤檢測