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(nèi),，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?shù)木嚯x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(shù)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,。RK3399搭載AI智能算法，實現(xiàn)目標識別與跟蹤,?？煽磕繕烁櫬?lián)系方式

視覺目標跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標?；趨^(qū)域的跟蹤的基本思想是通過圖像分割或預先人為確定,，提取包含著運動目標的運動變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標模板,，然后把目標模板與實時圖像在所有可能位置上進行疊加，然后計算某種圖像相似性度量的相應值,，其比較大相似性相對應的位置就是目標的位置,，Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結(jié)果來給跟蹤提供信息，同時也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果,，把連續(xù)幀的目標匹配起來跟蹤目標,。陜西目標跟蹤報價行情國產(chǎn)化跟蹤板卡生產(chǎn)廠家—慧視光電。

在周界安防領域,，傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能,。慧視AI圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進行AI識別,，當出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時,，監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標人物，并向安保室發(fā)出警報,，安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡,，便于糾察。此外,，針對于夜間監(jiān)控的不足,，慧視雙光吊艙識別裝置能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像，白天通過可見光實現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫面,，在夜晚通過紅外實現(xiàn)道路或者目標區(qū)域的畫面成像,，使得一些光線較差的區(qū)域也能實現(xiàn)清晰成像，避免被可疑人員鉆空,。這樣就能在小區(qū)出入口,、室外路口、周界,、園區(qū)活動空間,、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域，通過智能監(jiān)控聯(lián)動,，實現(xiàn)小區(qū)全天候,、24小時可視化報警監(jiān)控。通過及時預警通知,，規(guī)避安全風險,，實現(xiàn)小區(qū)的安全管理。

人工智能起源于上個世紀五十年代,，被譽為新時代工業(yè)發(fā)展的引擎,。隨著技術的發(fā)展，為了使得計算機可以擁有像人眼一樣感知,、分析,、處理現(xiàn)實世界的能力，六十年代初,，人工智能衍生出了一個重要的分支,，計算機視覺。在計算機視覺的研究過程中,，學者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”,，一個新的學科——目標跟蹤應運而生。目標跟蹤是計算機視覺和機器人研發(fā)領域的重要分支,，在人機交互,、安全監(jiān)控、自動駕駛,、城市交通,、軍領域、醫(yī)療診斷等領域都發(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其進行跟蹤慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。

用檢測器模型去解決跟蹤問題,，遇到的比較大問題是訓練數(shù)據(jù)不足,。普通的檢測任務中，因為檢測物體的類別是已知的,，可以收集大量數(shù)據(jù)來訓練,。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集,，都有著上萬張圖片用于訓練,。而如果我們將跟蹤視為一個特殊的檢測任務，檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時候所指定的,。這意味著能夠用來訓練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片,。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標跟蹤算法可以有效的解決這個問題,，通過AI自動圖像標注平臺SpeedDP的大量模型部署訓練,，能夠有效解決數(shù)據(jù)訓練不足的問題。智能圖像處理板在邊海防中的應用,?？煽磕繕烁櫬?lián)系方式

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,。可靠目標跟蹤聯(lián)系方式

差圖像作為經(jīng)典,、常勝不衰的動目標檢測方法,，有其合理性,，因為運動能夠?qū)е聢D像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系,，或當前圖像與背景圖像之間的關系,，尤其是圖像差的關系，能較好地體現(xiàn)出運動所帶來的變化,。復雜背景下的運動目標檢測和跟蹤由于有良好的應用前景,，成為當前研究的一個熱點。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點是監(jiān)控移動的目標,，它們或是非法侵入,，或是通過關鍵的場景，總之是移動才帶來了對它們實施監(jiān)控的可能,。因此尋找移動的目標是圖像監(jiān)控的關鍵,。可靠目標跟蹤聯(lián)系方式