YOLO算法具有以下幾個明顯的優(yōu)勢：快速高效：YOLO算法采用單次前向傳播的方式進行目標檢測和跟蹤,，相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像，速度更快,，適用于實時應用,。準確性較高：通過引入先進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù)，YOLO算法在目標定位和類別預測方面具有較高的準確性,。多尺度處理：YOLO算法通過特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預測技術(shù),，可以處理不同大小的目標，并保持對小目標的有效檢測,。端到端訓練：YOLO算法可以進行端到端的訓練,，避免了多階段處理的復雜性，簡化了算法的實現(xiàn)和使用,。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā),，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻,。智能化目標跟蹤應用

視覺跟蹤技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)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(jiān)控,、機器人視覺導航、人機交互,、以及醫(yī)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(tǒng)的機器學習方法，更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學習（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和相關(guān)濾波器等方法,，并取得了魯棒（robust）,、精確、穩(wěn)定的結(jié)果。企業(yè)目標跟蹤有什么AI圖像處理板能實現(xiàn)24小時,、無間隙信息化監(jiān)控,。

在目標跟蹤領(lǐng)域，場景信息與目標狀態(tài)的融合十分重要,，首先,，場景信息包含了豐富的環(huán)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(huán)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(jié)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(tài),將有助于提高算法的實用性能?；垡暪怆婇_發(fā)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,。

作為社區(qū)的基本單元，小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán),，而在安防領(lǐng)域,，小區(qū)更是守護家庭的門戶，如何更加高效的守護小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向,。經(jīng)過技術(shù)的不斷革新,，智慧安防逐漸成為這個方向。通過在小區(qū)傳統(tǒng)人防,、物防,、技防的基礎(chǔ)上，應用人工智能,、物聯(lián)網(wǎng)等當前先進的信息化技術(shù),，對居民小區(qū)安防系統(tǒng)進行智能化升級，加強對社區(qū)人,、車,、事、物,、地,、組織“信息進行感知”，打造并集成出入口,、智能門禁,、信息卡口、移動巡防,、視頻監(jiān)控,、報警聯(lián)防、信息發(fā)布,、停車場,、訪客,、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng)，也包括智慧物管安防綜合平臺,，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚,、統(tǒng)一管理。RK3588圖像處理板識別概率超過85%,。

傳統(tǒng)意義上的根據(jù)視頻的變化率報警,，隨著由于計算機的廣泛應用和數(shù)字圖像的發(fā)展，由于其設(shè)置的不靈活,、虛警率高,、不抗干擾及接口等方面的原因，正慢慢地面臨淘汰,；另外,，在重要的場所，比如具有戰(zhàn)略意義的油田油庫,，*倉庫,，重要的機密場所、辦公地點,，水利大壩等等,，傳統(tǒng)意義上的由人員操作控制鍵盤，鎖定目標,，控制云臺的運動來跟蹤目標的模式,，由于存在監(jiān)視范圍大、人易疲勞和連續(xù)反應速度遲緩等方面的缺陷,，這些領(lǐng)域?qū)ψ詣右曨l跟蹤的需求日益迫切,。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。自主可控目標跟蹤工程

智能目標識別及追蹤,，讓目標無處可藏,。智能化目標跟蹤應用

差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動目標檢測方法,，有其合理性,，因為運動能夠?qū)е聢D像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系,，或當前圖像與背景圖像之間的關(guān)系,，尤其是圖像差的關(guān)系，能較好地體現(xiàn)出運動所帶來的變化,。復雜背景下的運動目標檢測和跟蹤由于有良好的應用前景,，成為當前研究的一個熱點。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點是監(jiān)控移動的目標,，它們或是非法侵入,，或是通過關(guān)鍵的場景,，總之是移動才帶來了對它們實施監(jiān)控的可能,。因此尋找移動的目標是圖像監(jiān)控的關(guān)鍵,。智能化目標跟蹤應用