目標檢測和跟蹤在許多應用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控,、自動駕駛和人機交互等。傳統(tǒng)的目標檢測算法需要多次掃描圖像,，并使用復雜的特征提取和分類器來識別目標,。然而，這些方法在實時性和準確性上存在一定的限制,。隨著YOLO算法的出現(xiàn),，目標檢測和跟蹤領域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測和跟蹤算法,。與傳統(tǒng)方法相比,，YOLO算法采用了全新的思路和架構。它將目標檢測問題轉(zhuǎn)化為一個回歸問題,，通過單次前向傳播即可同時預測圖像中多個目標的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準確性上具備了明顯優(yōu)勢。RK3588圖像處理板識別概率超過85%,。穩(wěn)定目標跟蹤工程

序列圖像的差異通常是運動目標檢測和跟蹤的出發(fā)點,，認為目標的運動是圖像差異的根本原因。但是,，這是建立在背景本身不運動的前提下的,。因此，在許多跟蹤系統(tǒng)中,，比如車載,，由于車的振動導致傳感器位置的變化，表現(xiàn)在圖像上就是背景的運動,，因此在做差圖像和背景自動更新之前,，都必須先經(jīng)過配準，即讓所有圖像在都同一個坐標系之下,，以消除背景的運動,。在不同的應用場合，配準的方法多種多樣,，比如當兩個圖像之間只有平移變化時,，計算出它們的平移量即可實現(xiàn)配準；由于平移變化對圖像的相位信息影響較大,，在頻率域利用相位相關可以實現(xiàn)配準,。黑龍江自主可控目標跟蹤慧視光電開發(fā)的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU,。

然后在下一幀采集的圖像中對目標對象進行特征提?。惶卣髌ヅ涞倪^程既是將提取出來的目標對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進行匹配,，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標對象,，實現(xiàn)對目標的跟蹤?；谔卣鞯母櫵惴ǖ膬?yōu)點在于速度快,、對運動目標的尺度、形變和亮度等變化不敏感,，能滿足特定場合的處理要求,。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性，所以該算法對于噪聲,、遮擋,、圖像模糊等比較敏感，如果目標發(fā)生旋轉(zhuǎn),，則部分特征點會消失,，新的特征點會出現(xiàn),，因此需要對匹配模板進行更新。

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(chǎn)化的,！

無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術實現(xiàn)農(nóng)藥精細噴灑、農(nóng)作物精細拋糧等操作,。穩(wěn)定目標跟蹤工程

當兩個圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時,，往往使用基于控制點的方法進行圖像配準。所謂特征點匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結構—特征點,，例如,，灰度局部極大值、局部邊緣,、角等,，與另一幀圖像中的同類特征點作匹配，從而求得該兩幀圖像之間的變換關系,。從現(xiàn)實的觀點看,，在全部特征點中,，只有部分能得到正確的匹配，這是因為特征點尋找算法并非完美無缺,。特征點匹配方法具有：處理的數(shù)據(jù)量不斷減少,、可能匹配的數(shù)目少于互相關方法和受照度,、幾何的變化影響較小的優(yōu)點,。根據(jù)具體的振動情況，選擇合適的特征點和速度較快的匹配策略是該任務研究的重點,。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準,，如直接相關匹配，基于圖像分割技術的配準,，利用封閉輪廓的形心作為控制點的配準等,。穩(wěn)定目標跟蹤工程