目標(biāo)跟蹤是計算機視覺研究領(lǐng)域的熱點之一，并得到廣泛應(yīng)用,。相機的跟蹤對焦,、無人機的自動目標(biāo)跟蹤等都需要用到了目標(biāo)跟蹤技術(shù)。另外還有特定物體的跟蹤,，比如人體跟蹤,，交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛跟蹤，人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢跟蹤等,。簡單來說,，目標(biāo)跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中，建立所要跟蹤物體的位置關(guān)系,，得到物體完整的運動軌跡,。給定圖像首幀的目標(biāo)坐標(biāo)位置，計算在下一幀圖像中目標(biāo)的確切位置,。在運動的過程中,，目標(biāo)可能會呈現(xiàn)一些圖像上的變化，比如姿態(tài)或形狀的變化,、尺度的變化,、背景遮擋或光線亮度的變化等,。目標(biāo)跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應(yīng)用展開。跟蹤算法能夠支持定制不,？智能化目標(biāo)跟蹤推薦廠家

目標(biāo)檢測和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義,，例如智能監(jiān)控、自動駕駛和人機交互等,。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法需要多次掃描圖像,，并使用復(fù)雜的特征提取和分類器來識別目標(biāo)。然而,，這些方法在實時性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制,。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測和跟蹤算法,。與傳統(tǒng)方法相比，YOLO算法采用了全新的思路和架構(gòu),。它將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為一個回歸問題,，通過單次前向傳播即可同時預(yù)測圖像中多個目標(biāo)的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性上具備了明顯優(yōu)勢,。山東可靠目標(biāo)跟蹤圖像識別跟蹤在邊海防領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊,！

自動化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機的模擬信號通過視頻電纜傳送至計算機，計算機通過視頻采集卡將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號,，該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計算機CRT上顯示,，同時傳送至內(nèi)存進(jìn)行目標(biāo)檢測或跟蹤(根據(jù)需要可同時進(jìn)行硬盤錄像)，計算機根據(jù)算法的運算結(jié)果來控制攝像機的云臺,，這個控制過程是通過通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機的云臺接口來完成的,。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動可以是人工的，也可以由系統(tǒng)的報警輸入設(shè)備啟動,。高性能的圖像卡一般自帶顯卡,，能夠避免廉價的多媒體卡長時間地、連續(xù)地通過總線傳送到計算機的顯存而帶來的死屏,、CPU的占用及總線的占用等問題,。

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(jìn)行特征提取,，對感興趣區(qū)域進(jìn)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(jìn)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),。智能跟蹤板在無人機的應(yīng)用 。

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,。慧視光電致力于跟蹤板卡定制,。四川高效目標(biāo)跟蹤

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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)。智能化目標(biāo)跟蹤推薦廠家