人工智能起源于上個(gè)世紀(jì)五十年代，被譽(yù)為新時(shí)代工業(yè)發(fā)展的引擎,。隨著技術(shù)的發(fā)展，為了使得計(jì)算機(jī)可以擁有像人眼一樣感知,、分析、處理現(xiàn)實(shí)世界的能力,，六十年代初,，人工智能衍生出了一個(gè)重要的分支，計(jì)算機(jī)視覺,。在計(jì)算機(jī)視覺的研究過程中,，學(xué)者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標(biāo)在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計(jì)其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”，一個(gè)新的學(xué)科——目標(biāo)跟蹤應(yīng)運(yùn)而生,。目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支,，在人機(jī)交互、安全監(jiān)控,、自動(dòng)駕駛,、城市交通、軍領(lǐng)域,、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用,，其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域，并在接下來的視頻幀中對(duì)其進(jìn)行跟蹤成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3588板的高性能圖像跟蹤板卡,。高效目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價(jià)

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(gè)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(biāo)物置的矩形框,。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對(duì)“目標(biāo)物體”的定義上。對(duì)于檢測任務(wù)來說,，目標(biāo)物體屬于預(yù)先定義好的某幾個(gè)類別,，如圖1左圖所示；而對(duì)于跟蹤任務(wù)來說,，目標(biāo)物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個(gè)體,，如圖1右圖所示。實(shí)際上,，如果我們將每一個(gè)跟蹤的個(gè)體當(dāng)成是一個(gè)類別的話,，跟蹤任務(wù)甚至能被當(dāng)成是一種特殊的檢測任務(wù),，稱為個(gè)體檢測（Instance Detection）。黑龍江目標(biāo)跟蹤生產(chǎn)企業(yè)慧視RK3588圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí),、無間隙信息化監(jiān)控,。

隨著社區(qū)等安防向著智能化的進(jìn)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(shí)”的要求,，但同時(shí)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(xiàng)非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點(diǎn)較多的情況下,，監(jiān)控人員幾乎無法做到完整的監(jiān)控,。

2010年以前，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法,，比如Meanshift,、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點(diǎn)的光流算法等,。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法,，使目標(biāo)的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上,。首先Meanshift會(huì)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模,，比如利用目標(biāo)的顏色分布來描述目標(biāo)，然后計(jì)算目標(biāo)在下一幀圖像上的概率分布,，從而迭代得到局部密集的區(qū)域,。Meanshift適用于目標(biāo)的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤,。由于Meanshift方法的快速計(jì)算,，它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今。有沒有能夠進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的產(chǎn)品,？

YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中,，有幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)對(duì)其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征,，其中引入了一些先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，如Darknet。其次是使用AnchorBox來提高目標(biāo)定位的精度,。此外,，YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測等技術(shù),，以處理不同大小的目標(biāo)。YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測和跟蹤中的應(yīng)用YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域取得了明顯的成果,。它不僅在檢測速度上遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法,，而且在目標(biāo)定位和類別預(yù)測準(zhǔn)確性上也表現(xiàn)出色。因此,，YOLO算法在許多應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用,，如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和物體識(shí)別等,。RK3588作為工業(yè)級(jí)圖像處理板能夠進(jìn)行大量的目標(biāo)識(shí)別信息處理,。網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤多少錢

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很多跟蹤方法都是對(duì)通用目標(biāo)的跟蹤,，沒有目標(biāo)的類別先驗(yàn),。在實(shí)際應(yīng)用中，還有一個(gè)重要的跟蹤是特定物體的跟蹤,，比如人臉跟蹤,、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同,，它更多地依賴對(duì)物體訓(xùn)練特定的檢測器,。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測來實(shí)現(xiàn),，比如早期的Viola-Jones檢測框架和當(dāng)前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測或人臉特征點(diǎn)檢測模型,。手勢跟蹤在應(yīng)用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭,。設(shè)定特定的手型可以方便地訓(xùn)練手掌或拳頭的檢測器,。高效目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價(jià)