相關濾波的跟蹤算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法,，作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法,，并且從數學上完美解決了密集采樣（Dense Sampling）的問題,，利用傅立葉變換快速實現了檢測的過程,。在訓練分類器時,，一般認為離目標位置較近的是正樣本，而離目標較遠的認為是負樣本,?；仡櫱懊嫣岬降腡LD或Struck，他們都會在每一幀中隨機地挑選一些塊進行訓練,，學習到的特征是這些隨機子窗口的特征,，而CSK作者設計了一個密集采樣的框架，能夠學習到一個區(qū)域內所有圖像塊的特征,?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產高性能CPU,。哪里有目標跟蹤

由于侵入的目標的形狀和顏色等特征是難以固定的,，再加上監(jiān)控的場景，即背景往往比較復雜,，只利用一個單幀圖像就找出移動的目標是非常困難的,。然而，目標的運動導致了其運動時間內，監(jiān)控場景圖像的連續(xù)變化,，所以,，使用圖像序列分析往往是比較有效的，而且適合于低信噪比的情況,。由于監(jiān)控系統(tǒng)通常監(jiān)控的視野比較大,，系統(tǒng)設置的環(huán)境較為惡劣，圖像傳輸的距離較遠,，從而導致圖像的信噪比不高,，因此采用突出目標的方法，需要在配準的前提下進行多幀能量積累和噪聲抑制,。在該技術中,，要研究的問題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系是什么關系,，是簡單的圖像差的值,，還是多幅之間差的最大值，還是其他的與圖像減法之間的其他函數關系,，是尤其需要研究的,。在研究中，研究如何差,，如何自動得到差圖像的分割門限,，如何減小背景和突出目標是研究的方向。自主可控目標跟蹤售后服務智能目標識別及追蹤,，讓目標無處可藏,。

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換為數字視頻信號,，該轉換的輸出的數字圖像一方面在計算機CRT上顯示,，同時傳送至內存進行目標檢測或跟蹤(根據需要可同時進行硬盤錄像)，計算機根據算法的運算結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,。

另外，經典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤,，在目標上提取一些特征點,，然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點,，統(tǒng)計得到目標的位置。在跟蹤的過程中,，需要不斷補充新的特征點,，刪除置信度不佳的特征點，以此來適應目標在運動中的形狀變化,。本質上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標模型的方法,。在深度學習和相關濾波的跟蹤方法出現后，經典的跟蹤方法都被舍棄,，這主要是因為這些經典方法無法處理和適應復雜的跟蹤變化,，它們的魯棒性和準確度都被前沿的算法所超越，但是,，了解它們對理解跟蹤過程是有必要的,，有些方法在工程上仍然有十分重要的應用，常常被當作一種重要的輔助手段,。RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。

在目標跟蹤領域,，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。成都慧視的跟蹤版是國產化的嗎,？四川目標跟蹤好選擇

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目標運動估計是根據目標在過去的位置對目標的運動規(guī)律加以總結，并以此對目標將來的運動狀態(tài)進行預測,。正確的預測,，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，必須對攝像機加以控制,。在實際應用中,，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運動,。所以，對攝像機的控制就是對云臺的控制,。哪里有目標跟蹤