傳統(tǒng)意義上的圖像跟蹤主要分為兩種,，一種是通過在一定載體上安裝定位設(shè)備并結(jié)合無線傳輸設(shè)備對(duì)載體的實(shí)時(shí)位置進(jìn)行定位或描繪出移動(dòng)軌跡,，這種跟蹤設(shè)備主要用于消防、戶外探險(xiǎn)等領(lǐng)域,；另一種跟蹤設(shè)備主要是指圖像跟蹤板,，根據(jù)技術(shù)發(fā)展的過程，有基于DSP的圖像跟蹤板和基于AI芯片的圖像跟蹤板兩種,，其原理是通過提前在圖像跟蹤板中裝入目標(biāo)圖像,，跟蹤板在視場(chǎng)內(nèi)尋找類似的目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)，找到之后進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤,。隨著AI芯片的大規(guī)模應(yīng)用,，以及客戶對(duì)跟蹤板性能要求的提升，傳統(tǒng)的基于DSP的圖像跟蹤技術(shù)已經(jīng)難以達(dá)到應(yīng)用的要求,，很多總體單位對(duì)跟蹤設(shè)備提出了智能學(xué)習(xí),、多目標(biāo)檢測(cè),、打了不管、更高的識(shí)別率等要求,，基于AI的跟蹤設(shè)備得到了越來越廣泛的應(yīng)用,，例如各種空中偵查設(shè)備、抓捕設(shè)備,、智能邊海防設(shè)備,、船用光電設(shè)備,、智能化彈等都需要各種各樣的智能圖像跟蹤設(shè)備進(jìn)行匹配,。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機(jī)領(lǐng)域,。甘肅AI智能高效處理

設(shè)備故障使工業(yè)部門陷入癱瘓,，導(dǎo)致重大生產(chǎn)損失和計(jì)劃外停機(jī)。對(duì)于世界各地的加工制造商來說,，這些損失每年高達(dá)數(shù)十億美元,。例如，一條關(guān)鍵的傳送帶在中途停止運(yùn)行,，可能會(huì)迫使整條工廠生產(chǎn)線閑置數(shù)小時(shí),，從而可能使整個(gè)供應(yīng)鏈陷入困境。現(xiàn)在人工智能提供了一個(gè)突破性的解決方案,。通過AI分析大量傳感器數(shù)據(jù),，AI算法可以在故障和積壓發(fā)生之前預(yù)測(cè)故障和積壓，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)維修并大幅減少停機(jī)時(shí)間,。但這還不是全部,，AI還揭示了生產(chǎn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式，優(yōu)化了流程,，減少了浪費(fèi),，提高了整體效率。重慶研發(fā)AI智能視覺RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板,，該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU,，搭載自研目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤算法。

部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型,，也稱為模型部署,，簡(jiǎn)單來說就是將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境中，在該環(huán)境中,，模型可以接受輸入并返回輸出,。部署模型的目的是讓其他人（無論是用戶、管理人員還是其他系統(tǒng)）可以使用訓(xùn)練有素的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),。模型部署與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)密切相關(guān),，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)是指系統(tǒng)內(nèi)軟件組件的排列和交互，以實(shí)現(xiàn)預(yù)定義的目標(biāo)。成都慧視推出的AI自動(dòng)圖像標(biāo)注軟件SpeedDP也是這樣,，通過正確的模型部署后方能進(jìn)行正確的AI模型訓(xùn)練,，讓AI更加智能。

圖像識(shí)別以圖像處理為基礎(chǔ),，是指以圖像為對(duì)象所開展的各種處理性工作,，包括編碼、壓縮,、復(fù)原及分割等,。圖像處理過程中，以圖像輸入后,，一般情況下也會(huì)通過圖像形態(tài)進(jìn)行輸出,。在圖像識(shí)別過程中，將處理后的圖像輸入,，一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析,。也就是說，圖像識(shí)別是一個(gè)自原始圖像到物體類型的過程,，原始圖像經(jīng)過圖像處理后,，抽取特征并加以分類對(duì)比，以圖像樣本庫(kù)資源作為對(duì)比分析的參考依據(jù),，然后確定物體類型,。從本質(zhì)上來講，可以將圖像識(shí)別看作是對(duì)圖像分類與描述進(jìn)行研究的過程,。在圖像識(shí)別過程中,，在對(duì)圖像中物體進(jìn)行檢測(cè)分離之后，將物體特征提取出來,，以形狀,、紋理特征等作為提取對(duì)象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環(huán)節(jié)中,。待對(duì)比分析明確物體類型后,，從結(jié)構(gòu)層面上對(duì)圖像進(jìn)行分析。RK3588圖像處理板識(shí)別概率超過85%,。

圖像識(shí)別模塊,，是現(xiàn)代科技的神奇之眼。現(xiàn)在已經(jīng)在很多領(lǐng)域有著應(yīng)用,。它以非凡的洞察力,，解析世間萬象，從醫(yī)療的精密診斷到安防的嚴(yán)密監(jiān)控,，再到自動(dòng)駕駛的未來探索,，無一不展現(xiàn)著其強(qiáng)大的應(yīng)用力量,。在醫(yī)療領(lǐng)域，它是醫(yī)生的得力助手,，精確識(shí)別病變,，讓健康無憂。在安防領(lǐng)域,，它是守護(hù)者,，用智能的眼光，保護(hù)人們的安全,。而在自動(dòng)駕駛的舞臺(tái)上,，它是探索者，為車輛指引道路,，開啟未來出行的新篇章,。圖像識(shí)別,，不僅是技術(shù)的飛躍,，更是人類生活的美好伙伴。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片,。福建智慧交通AI智能口罩識(shí)別

慧視AI算法是無人設(shè)備的“眼睛”,。甘肅AI智能高效處理

OLO系列算法目前更新到Y(jié)OLOv8。Yolo系列算法是典型的onestage算法,，同樣,，在算法設(shè)計(jì)上也注重目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)以及特征的分類，這里目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)采用的是和圖像區(qū)域分類定位的方式實(shí)現(xiàn)的,。Yolo系列算法是一種比較成熟的目標(biāo)檢測(cè)算法框架,，基于這種框架的算法還在不斷地迭代中，當(dāng)然解決的問題也越來越細(xì)化,，比如候選區(qū)精度,、比如小尺度檢測(cè)等?；旧蟉oloV3及以上版本的算法可以在很多場(chǎng)景下得到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用,。2023 年 1 月，目標(biāo)檢測(cè)經(jīng)典模型 YOLO 系列再添一個(gè)新成員 YOLOv8,，這是 Ultralytics 公司繼 YOLOv5 之后的又一次重大更新,。YOLOv8 一經(jīng)發(fā)布就受到了業(yè)界的廣關(guān)注，成為了這幾天業(yè)界的流量擔(dān)當(dāng),。甘肅AI智能高效處理