目標(biāo)跟蹤時，多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標(biāo)表觀描述的準(zhǔn)確度與可信性,現(xiàn)有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進(jìn)行融合,綜合利用各種冗余、互補信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進(jìn)行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補信息進(jìn)行融合,提升檢測與跟蹤的準(zhǔn)確性。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片，工業(yè)級的處理能力能夠運用到諸多行業(yè)?；垡昍K3399圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。安徽目標(biāo)跟蹤哪里好

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。數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤生產(chǎn)企業(yè)慧視光電開發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

2010年以前，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標(biāo)的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會對目標(biāo)進(jìn)行建模，比如利用目標(biāo)的顏色分布來描述目標(biāo)，然后計算目標(biāo)在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標(biāo)的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算，它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今。

無人機(jī)只需要從基地起飛，就能夠?qū)χ付▍^(qū)域進(jìn)行巡檢，智能攝像頭能夠自動問診地面，識別護(hù)欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題，然后標(biāo)記位置。而控制中心能夠?qū)崟r查看前方畫面，接收無人機(jī)回傳的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行診斷分析，整個過程無需過多的人工干預(yù)。這種無人機(jī)智能問診，是通過向無人機(jī)植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標(biāo)識別算法來實現(xiàn)的。成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無人機(jī)智能化領(lǐng)域。這塊板卡外形呈圓形設(shè)計，尺寸為ф38*12mm，功率不超過4W，整體呈現(xiàn)功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機(jī)當(dāng)中也不會因為空間問題而苦惱，并且不會過多消耗無人機(jī)的續(xù)航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識別領(lǐng)域十分合適。工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

視覺目標(biāo)跟蹤是指對圖像序列中的運動目標(biāo)進(jìn)行檢測、提取、識別和跟蹤，獲得運動目標(biāo)的運動參數(shù)，如位置、速度、加速度和運動軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析，實現(xiàn)對運動目標(biāo)的行為理解，以完成更高一級的檢測任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。相比單目標(biāo)跟蹤而言，多目標(biāo)跟蹤問題更加復(fù)雜和困難。多目標(biāo)跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨目標(biāo)的位置、大小等數(shù)據(jù)，多個目標(biāo)各自外觀的變化、不同的運動方式、動態(tài)光照的影響以及多個目標(biāo)之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標(biāo)跟蹤問題中的難點。工程師以RV1126核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。新疆靠譜的目標(biāo)跟蹤

用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。安徽目標(biāo)跟蹤哪里好

目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，可根據(jù)檢測圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運動場景對象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運動背景下的目標(biāo)跟蹤。由于基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法用的是目標(biāo)的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當(dāng)目標(biāo)未被遮擋時，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定，對于跟蹤小目標(biāo)效果很好，可信度高。但是在灰度級的圖像上進(jìn)行匹配和全圖搜索，計算量較大，非常費時間，所以在實際應(yīng)用中實用性不強(qiáng)；其次，算法要求目標(biāo)不能有太大的遮擋及其形變，否則會導(dǎo)致匹配精度下降，造成運動目標(biāo)的丟失。安徽目標(biāo)跟蹤哪里好