從軟件的角度來看，整個視頻跟蹤系統主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數據庫，運動檢測，目標跟蹤，報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統的重點，是實現目標檢測和跟蹤的關鍵，如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標的檢測和跟蹤是緊密結合的。檢測是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標的信息(如目標的位置，大小，模式和速度估計等)，而跟蹤則是檢測的延續，實時利用檢測得到的知識去驗證目標的存在。慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。國產目標跟蹤產品

安全生產一直是發展過程中不變的話題。當前，我國建筑行業正處于高速發展階段，不少建筑工地陸續開工，建筑行業安全也越發受到社會各界的關注。該行業以事故高發、危險系數高而聞名，建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學危險以及涉及重型機械和車輛的環境中。一般情況下，工地開工都會對工人進行安全教育培訓，并且設有安全監管人員，但純人力監管，常常因為疏忽大意釀成悲劇。加入科技的力量如監控等設備來輔助人力監管是一個很好的補充，但是傳統監控也需要人守在屏幕前，也具有不小的弊端。于是，慧視光電基于AI圖像處理的監控監管方案就應運而生。省時省力目標跟蹤型號Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片。

目標檢測和跟蹤在許多應用中都具有重要的意義，例如智能監控、自動駕駛和人機交互等。傳統的目標檢測算法需要多次掃描圖像，并使用復雜的特征提取和分類器來識別目標。然而，這些方法在實時性和準確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現，目標檢測和跟蹤領域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經網絡的目標檢測和跟蹤算法。與傳統方法相比，YOLO算法采用了全新的思路和架構。它將目標檢測問題轉化為一個回歸問題，通過單次前向傳播即可同時預測圖像中多個目標的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準確性上具備了明顯優勢。

在目標跟蹤領域，場景信息與目標狀態的融合十分重要，首先，場景信息包含了豐富的環境上下文信息,對場景信息進行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗知識,降低復雜的背景環境以及場景中與目標相似的物體的干擾;同樣地,對目標的準確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準確性與魯棒性.總之,嘗試研究結合背景信息和前景目標信息的分析方法,融合場景信息與目標狀態,將有助于提高算法的實用性能?；垡暪怆婇_發的圖像處理板，具備高性能、高精度的特點，能夠進行精確的目標跟蹤?；垡旳I算法是無人設備的“眼睛”。

SpeedDP作為一個服務型AI平臺，它能提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺所需算法并不是固定的，使用者可以根據自身實際應用場景進行AI算法的定制化開發，例如平臺經過不斷的迭代，目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便，在圖像標注領域其基本使用方法是：1.首先有一個比較好的預選模型2.用這個預選模型做自動標注3.后期人工審核修正RK3399圖像處理板識別概率超過85%。電力應急目標跟蹤設備

工程師以RK3399核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。國產目標跟蹤產品

然后在下一幀采集的圖像中對目標對象進行特征提?。惶卣髌ヅ涞倪^程既是將提取出來的目標對象的特征與我們事先已經建立的特征模板進行匹配，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標對象，實現對目標的跟蹤?；谔卣鞯母櫵惴ǖ膬烖c在于速度快、對運動目標的尺度、形變和亮度等變化不敏感，能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規則性，所以該算法對于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感，如果目標發生旋轉，則部分特征點會消失，新的特征點會出現，因此需要對匹配模板進行更新。國產目標跟蹤產品