人工智能的三個技術關鍵點：硬件平臺、軟件功能算法、底層算法異構平臺。硬件平臺因為要支撐深度學習等大規模并行計算的需要，這就對AI芯片的CPU、GPU要求較高以做到更好的儲備數據、加速計算過程，在做好AI芯片選型后，只需要結合市場的需求做好電氣接口即可。軟件應用算法隨著技術的積累，大部分廠家基本掌握了應用層面的算能，提升空間短期內不會出現大的跳躍。底層軟件異構平臺承載著硬件的選型、應用軟件的算能，異構平臺設計的優劣直接影響著硬件的設計水平及算能的實現能力。目前很多廠商采取使用公用軟件平臺，快速的實現軟件功能，在AI芯片更新或者替換時，需要重新設計開發，消耗大量的人力、物力、時間。慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。工業目標跟蹤報價行情

YOLO算法的關鍵技術在YOLO算法中，有幾個關鍵技術對其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經網絡提取圖像特征，其中引入了一些先進的網絡結構，如Darknet。其次是使用AnchorBox來提高目標定位的精度。此外，YOLO算法還引入了特征金字塔網絡和多尺度預測等技術，以處理不同大小的目標。YOLO算法在實時目標檢測和跟蹤中的應用YOLO算法在實時目標檢測和跟蹤領域取得了明顯的成果。它不僅在檢測速度上遠超傳統方法，而且在目標定位和類別預測準確性上也表現出色。因此，YOLO算法在許多應用中得到了廣泛應用，如視頻監控、自動駕駛和物體識別等。海南放心目標跟蹤慧視AI圖像處理板是高精度識別的板卡。

基于視頻目標檢測和跟蹤的一般流程是：通過目標檢測，找到目標；對目標特征進行描述，初步估計目標的運動矢量；根據運動狀態，進入目標跟蹤，對傳感器的姿態，比如水平方位、垂直方位和焦距等進行調整；跟蹤到目標后，對目標特征進行更新，并對目標的運動進行預測后，進入下一輪的跟蹤過程。目標跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術細節很多。慧視光電開發的高性能目標跟蹤圖像跟蹤板在自研目標跟蹤算法的作用下，能夠實現高精度低延遲的視頻目標鎖定跟蹤。

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。慧視光電致力于跟蹤板卡定制。

隨著城市規模的不斷擴大與城市空間管理復雜性的持續提升，我國城市管理的方式方法也一直處在逐步演變的過程。以道路空間管理為例，我國城市大多經歷了由早期的只靠少量人力對城市重點區域或位置進行人工監管發展至以交通信號燈、道路攝像頭等設備為主的后臺監控階段，近年來部分經濟實力較強且基礎設施完備的大中型城市更是在傳統的設備監控基礎上，嘗試將人工智能、物聯網、大數據、云服務、5G等新一代信息技術引入到城市空間管理中，實現人、車、物的智能識別與軌跡追蹤等智慧交通能力。RK3399PRO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。江蘇目標跟蹤進貨價

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傳統的監控系統需要依靠人對得到的監控視頻進行分析，耗時耗力。智能監控系統可以通過目標跟蹤、識別等技術自動實現對目標場景的分析和異常檢測。隨著深度學習在計算機視覺領域的快速發展，智能視頻分析技術已經成為安防企業競爭的關鍵，相關技術已經達到非常高的精度。傳統安防技術更多的是關注事后查證的有效性，但隨著高清攝像機的普及，如何利用這些資源使設備“活”起來，已經成為越來越多安防企業發展的重點。有了視頻分析，就可以及時發現視頻中的異常情況，從而及時做出反應，減少損失。工業目標跟蹤報價行情