目標跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標的情況下，對目標進行特征提取，對感興趣區域進行分析；然后在后續圖像中找到相似的特征和感興趣區域，并對目標在下一幀中的位置進行預測。作為計算機視覺領域的一個熱點研究方向，目標跟蹤一直都是一項具有挑戰性的工作。目標跟蹤技術在導彈制導、智能監控系統、視頻檢索、無人駕駛、人機交互和工業機器人等領域具有重要的作用。從上世紀50年代目標跟蹤的起源到現今，盡管已有大量的研究成果，但是在復雜條件下實現實時準確的跟蹤依舊難以實現。無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務。省時省力目標跟蹤解決

視覺跟蹤技術是計算機視覺領域（人工智能分支）的一個重要課題，有著重要的研究意義；且在導彈制導、視頻監控、機器人視覺導航、人機交互、以及醫療診斷等許多方面有著廣泛的應用前景。隨著研究人員不斷地深入研究，視覺目標跟蹤在近十幾年里有了突破性的進展，使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統的機器學習方法，更是結合了近些年人工智能熱潮—深度學習（神經網絡）和相關濾波器等方法，并取得了魯棒（robust）、精確、穩定的結果。國產化目標跟蹤銷售廠家慧視光電基于AI圖像處理的監控監管方案能夠實現安全生產。

目標檢測與目標跟蹤這兩個任務有著密切的聯系。針對目標跟蹤任務，微軟亞洲研究院提出了一種通過目標檢測技術來解決的新視角，采用簡潔、統一而高效的“目標檢測+小樣本學習”框架，在多個主流數據集上均取得了杰出性能。目標跟蹤（Object tracking）與目標檢測（Object detection）是計算機視覺中兩個經典的基礎任務。跟蹤任務需要由用戶指定跟蹤目標，然后在視頻的每一幀中給出該目標所在的位置，通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測任務旨在定位圖片中某幾類物體的坐標位置。對物體的檢測、識別和跟蹤能夠有效地幫助機器理解圖片視頻的內容，為后續的進一步分析打下基礎。

在智慧農業領域可以分為人工干涉和無人值守2種。系統提供了良好的人機界面，用戶可以通過系統的視頻顯示區觀看攝像機攝制的現場視頻，此時，用戶可以人工通過系統提供的按鈕以各種方式控制云臺，即人工可以干涉監控的過程。系統在大部分情況下處于無人值守的工作狀態，當監控中心的計算機系統收到外場設備的預警信號后，將自動向攝像機云臺發出控制信號，控制攝像機將發生報警區域的圖像鎖定在監視器上，并同時按系統的設定調整好焦距，視野大小等。然后系統自動轉入運動檢測，檢測當前區域是否有運動目標，如果有運動目標，則系統給出目標的一般性描述，提交給目標跟蹤模塊，對目標進行跟蹤。在這過程中，系統將作日志，記錄事故位置、時間等，同時對采集到的圖像作硬盤錄像。圖像識別跟蹤在邊海防領域應用前景廣闊！

在周界安防領域，傳統的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能。慧視AI圖像處理板能夠賦能監控進行AI識別，當出現可疑人物有翻越等入侵行為時，監控能夠立即鎖定跟蹤目標人物，并向安保室發出警報，安保室人員能夠通過監控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡，便于糾察。此外，針對于夜間監控的不足，慧視雙光吊艙識別裝置能夠實現晝夜成像，白天通過可見光實現區域的監控畫面，在夜晚通過紅外實現道路或者目標區域的畫面成像，使得一些光線較差的區域也能實現清晰成像，避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區出入口、室外路口、周界、園區活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區域，通過智能監控聯動，實現小區全天候、24小時可視化報警監控。通過及時預警通知，規避安全風險，實現小區的安全管理。RK3588跟蹤板如何實現目標的識別及跟蹤？企業目標跟蹤哪里買

RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。省時省力目標跟蹤解決

目標檢測和跟蹤是計算機視覺領域中的重要任務之一。隨著深度學習的興起，YOLO（You Only Look Once）算法在目標檢測和跟蹤領域引起了廣關注。YOLO算法是一種在實時目標檢測和跟蹤領域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經網絡和一系列先進技術，YOLO算法在速度和準確性方面取得了明顯的進展。然而，仍然有一些挑戰需要解決，如目標尺度變化、小目標檢測和復雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術的不斷發展，YOLO算法有望在實時目標檢測和跟蹤領域發揮更大的作用。省時省力目標跟蹤解決