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慎且準確。錯誤的控制會使目標從視野中消失,，導(dǎo)致跟蹤的失敗,。此外，如果云臺的控制幅度過小,，可能會達不到目標回到視野中心的目的,，目標也同樣極易丟失。相反如果在對目標運動速度有可靠估計的前提下,，提前將目標移到視野中目標運動方向的另一側(cè),，將為此后跟蹤目標贏得更多的時間，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的可靠性和速度的穩(wěn)定性,。工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效,，能夠輸出高清流的圖像視頻,。黑龍江電力應(yīng)急目標跟蹤

成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動目標視頻跟蹤，所謂自動視頻跟蹤,，是利用視頻的圖像信號,，自動進行目標的檢測、識別,、定位,，自動控制云臺和攝像機的運動，跟蹤和鎖定目標,。過去在安防領(lǐng)域,，視頻信號一般都是可見光的攝像機產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號；現(xiàn)在,，隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進一步下降,，熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進入安防領(lǐng)域，以彌補CCD攝像機的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問題,。黑龍江電力應(yīng)急目標跟蹤AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別,。

視覺目標跟蹤是指對圖像序列中的運動目標進行檢測,、提取、識別和跟蹤,，獲得運動目標的運動參數(shù),，如位置、速度,、加速度和運動軌跡等,，從而進行下一步的處理與分析，實現(xiàn)對運動目標的行為理解,，以完成更高一級的檢測任務(wù),。根據(jù)跟蹤目標的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標跟蹤與多目標跟蹤。相比單目標跟蹤而言,，多目標跟蹤問題更加復(fù)雜和困難,。多目標跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨目標的位置、大小等數(shù)據(jù),，多個目標各自外觀的變化,、不同的運動方式、動態(tài)光照的影響以及多個目標之間相互遮擋,、合并與分離等情況均是多目標跟蹤問題中的難點,。

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算法在目標定位和類別預(yù)測方面具有較高的準確性,。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,，并保持對小目標的有效檢測,。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,。RK3588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,。

安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過程中不變的話題。當前,，我國建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段,，不少建筑工地陸續(xù)開工，建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會各界的關(guān)注,。該行業(yè)以事故高發(fā),、危險系數(shù)高而聞名,，建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學(xué)危險以及涉及重型機械和車輛的環(huán)境中,。一般情況下,，工地開工都會對工人進行安全教育培訓(xùn)，并且設(shè)有安全監(jiān)管人員,，但純?nèi)肆ΡO(jiān)管,，常常因為疏忽大意釀成悲劇。加入科技的力量如監(jiān)控等設(shè)備來輔助人力監(jiān)管是一個很好的補充,，但是傳統(tǒng)監(jiān)控也需要人守在屏幕前,，也具有不小的弊端。于是,，慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案就應(yīng)運而生,。智能目標識別及追蹤，讓目標無處可藏,。黑龍江電力應(yīng)急目標跟蹤

全國產(chǎn)化處理板哪家好,？黑龍江電力應(yīng)急目標跟蹤

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）,。黑龍江電力應(yīng)急目標跟蹤