從軟件的角度來看,，整個視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊,、圖像顯示模塊,、數(shù)據(jù)庫,，運動檢測,，目標跟蹤，報警輸入和人機接口模塊等組成的,。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點,，是實現(xiàn)目標檢測和跟蹤的關(guān)鍵，如圖3所示,。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式,，目標的檢測和跟蹤是緊密結(jié)合的。檢測是跟蹤的前因,，并為跟蹤提供了目標的信息(如目標的位置,，大小，模式和速度估計等),，而跟蹤則是檢測的延續(xù),，實時利用檢測得到的知識去驗證目標的存在。RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板,，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。網(wǎng)絡(luò)目標跟蹤

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(dǎo)彈制導(dǎo),、視頻監(jiān)控、機器人視覺導(dǎo)航,、人機交互,、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)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(xué)習(xí)方法，更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學(xué)習(xí)（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,。網(wǎng)絡(luò)目標跟蹤慧視RV1126圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人,、車）。

在深度學(xué)習(xí)中,，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune）,，即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重,。但是,，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時候（只有個位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個技巧是無法奏效的,。圖2展示了一個檢測模型預(yù)訓(xùn)練過后,，在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程：盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂，但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體,。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足,。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體,。

跟蹤任務(wù)與檢測任務(wù)有著密切的關(guān)系,。從輸入輸出的形式上來看，這兩個任務(wù)是極為相似的,。它們均以圖片（或者視頻幀）作為模型的輸入,，經(jīng)過處理后，輸出一堆目標物置的矩形框,。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對“目標物體”的定義上,。對于檢測任務(wù)來說，目標物體屬于預(yù)先定義好的某幾個類別,，如圖1左圖所示,；而對于跟蹤任務(wù)來說,，目標物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個體，如圖1右圖所示,。實際上,，如果我們將每一個跟蹤的個體當成是一個類別的話，跟蹤任務(wù)甚至能被當成是一種特殊的檢測任務(wù),，稱為個體檢測（Instance Detection）,。成都智能化目標跟蹤供應(yīng)商。

目標運動估計是根據(jù)目標在過去的位置對目標的運動規(guī)律加以總結(jié),，并以此對目標將來的運動狀態(tài)進行預(yù)測,。正確的預(yù)測，可以縮小匹配的計算區(qū)域,，大幅的降低匹配計算量,。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標處于運動狀態(tài)，為了把目標始終保持在攝像機視野之內(nèi),，必須對攝像機加以控制,。在實際應(yīng)用中，攝像機被固定在云臺上,，云臺本身不做平移運動,，但可以控制云臺進行水平擺動和上下俯仰，從而帶動攝像機做相應(yīng)運動,。所以,，對攝像機的控制就是對云臺的控制?；垡暪怆妼V1126跟蹤板進行二次開發(fā),，實現(xiàn)AI智能應(yīng)用。流暢目標跟蹤哪里買

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目標跟蹤算法具有不同的分類標準,，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跟蹤和運動背景下的目標跟蹤。由于基于區(qū)域的目標跟蹤算法用的是目標的全局信息,，比如灰度,、色彩、紋理等,。因此當目標未被遮擋時,，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定,，對于跟蹤小目標效果很好,，可信度高。但是在灰度級的圖像上進行匹配和全圖搜索，計算量較大,，非常費時間,，所以在實際應(yīng)用中實用性不強；其次,，算法要求目標不能有太大的遮擋及其形變,，否則會導(dǎo)致匹配精度下降，造成運動目標的丟失,。網(wǎng)絡(luò)目標跟蹤