目標(biāo)跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標(biāo)的情況下,，對目標(biāo)進行特征提取,，對感興趣區(qū)域進行分析；然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域,，并對目標(biāo)在下一幀中的位置進行預(yù)測,。作為計算機視覺領(lǐng)域的一個熱點研究方向，目標(biāo)跟蹤一直都是一項具有挑戰(zhàn)性的工作,。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈制導(dǎo),、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索,、無人駕駛,、人機交互和工業(yè)機器人等領(lǐng)域具有重要的作用。從上世紀(jì)50年代目標(biāo)跟蹤的起源到現(xiàn)今,，盡管已有大量的研究成果,，但是在復(fù)雜條件下實現(xiàn)實時準(zhǔn)確的跟蹤依舊難以實現(xiàn)?？焖僖苿拥钠囋趺存i定跟蹤,？可靠目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

隨著社區(qū)等安防向著智能化的進一步發(fā)展，越來越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴(yán)格要求,，雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足人們“眼見為實”的要求,，但同時這種監(jiān)控系統(tǒng)要求監(jiān)控人員不得不始終看著監(jiān)視屏幕，獲得視頻信息,，通過人為的理解和判斷,，才能得到相應(yīng)的結(jié)論，做出相應(yīng)的決策,。因此,，讓監(jiān)控人員長期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點較多的情況下,，監(jiān)控人員幾乎無法做到完整的監(jiān)控,。信息化目標(biāo)跟蹤批發(fā)商AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標(biāo)識別,。

云臺的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機的視野，因此對于云臺的控制必須謹(jǐn)慎且準(zhǔn)確,。錯誤的控制會使目標(biāo)從視野中消失,，導(dǎo)致跟蹤的失敗。此外,，如果云臺的控制幅度過小,，可能會達不到目標(biāo)回到視野中心的目的，目標(biāo)也同樣極易丟失,。相反如果在對目標(biāo)運動速度有可靠估計的前提下,，提前將目標(biāo)移到視野中目標(biāo)運動方向的另一側(cè)，將為此后跟蹤目標(biāo)贏得更多的時間,，能夠提高跟蹤的成功率,。所以為了使對于云臺的控制更為合理，應(yīng)該對于不同的情況采取不同的控制策略,。對于情況的劃分主要取決于目標(biāo)的可靠性和速度的穩(wěn)定性,。

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(biāo)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(yīng)用。準(zhǔn)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(biāo)定位和類別預(yù)測方面具有較高的準(zhǔn)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(yù)測技術(shù)，可以處理不同大小的目標(biāo),，并保持對小目標(biāo)的有效檢測,。端到端訓(xùn)練：YOLO算法可以進行端到端的訓(xùn)練，避免了多階段處理的復(fù)雜性,，簡化了算法的實現(xiàn)和使用。給我一個做跟蹤板卡的商家,？

通常,，遮擋可以分為三種情況：目標(biāo)間遮擋、背景遮擋,、自遮擋,。對于目標(biāo)之間的相互遮擋，可以選擇根據(jù)目標(biāo)的位置和目標(biāo)特征的先驗知識來處理這一問題,。而對于場景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷,，因為難以辨認(rèn)究竟是目標(biāo)形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋。所以,，處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態(tài)建模方法對運動目標(biāo)進行,，并在目標(biāo)發(fā)生遮擋時,，預(yù)測目標(biāo)的可能位置，一直到目標(biāo)重新出現(xiàn)時再修正它的位置,?？梢杂每柭鼮V波器來實現(xiàn)估計目標(biāo)的位置，也可以用粒子濾波對目標(biāo)做狀態(tài)估計,。跟蹤算法能夠支持定制不,？江蘇可靠目標(biāo)跟蹤

慧視光電對RV1126跟蹤板進行二次開發(fā)，實現(xiàn)AI智能應(yīng)用,?？煽磕繕?biāo)跟蹤應(yīng)用

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),。可靠目標(biāo)跟蹤應(yīng)用