目標檢測與目標跟蹤這兩個任務(wù)有著密切的聯(lián)系,。針對目標跟蹤任務(wù),，微軟亞洲研究院提出了一種通過目標檢測技術(shù)來解決的新視角，采用簡潔,、統(tǒng)一而高效的“目標檢測+小樣本學(xué)習(xí)”框架,，在多個主流數(shù)據(jù)集上均取得了杰出性能。目標跟蹤（Object tracking）與目標檢測（Object detection）是計算機視覺中兩個經(jīng)典的基礎(chǔ)任務(wù),。跟蹤任務(wù)需要由用戶指定跟蹤目標,，然后在視頻的每一幀中給出該目標所在的位置，通常由一系列的矩形邊界框表示,。而檢測任務(wù)旨在定位圖片中某幾類物體的坐標位置,。對物體的檢測、識別和跟蹤能夠有效地幫助機器理解圖片視頻的內(nèi)容,，為后續(xù)的進一步分析打下基礎(chǔ),。無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)藥精細噴灑、農(nóng)作物精細拋糧等操作,。江蘇目標跟蹤產(chǎn)品

目標跟蹤是計算機視覺研究領(lǐng)域的熱點之一,，并得到廣泛應(yīng)用。相機的跟蹤對焦、無人機的自動目標跟蹤等都需要用到了目標跟蹤技術(shù),。另外還有特定物體的跟蹤,，比如人體跟蹤，交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛跟蹤,，人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢跟蹤等,。簡單來說，目標跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中,，建立所要跟蹤物體的位置關(guān)系,，得到物體完整的運動軌跡。給定圖像首幀的目標坐標位置,，計算在下一幀圖像中目標的確切位置,。在運動的過程中，目標可能會呈現(xiàn)一些圖像上的變化,，比如姿態(tài)或形狀的變化,、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等,。目標跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應(yīng)用展開,。可靠目標跟蹤進貨價AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別,。

很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤,，沒有目標的類別先驗。在實際應(yīng)用中,，還有一個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現(xiàn),，比如早期的Viola-Jones檢測框架和當前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。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。

目標運動估計是根據(jù)目標在過去的位置對目標的運動規(guī)律加以總結(jié),，并以此對目標將來的運動狀態(tài)進行預(yù)測,。正確的預(yù)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(nèi)，必須對攝像機加以控制,。在實際應(yīng)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(yīng)運動。所以,，對攝像機的控制就是對云臺的控制,。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。

作為社區(qū)的基本單元,，小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán),，而在安防領(lǐng)域，小區(qū)更是守護家庭的門戶,，如何更加高效的守護小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向,。經(jīng)過技術(shù)的不斷革新，智慧安防逐漸成為這個方向,。通過在小區(qū)傳統(tǒng)人防,、物防、技防的基礎(chǔ)上,，應(yīng)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當前先進的信息化技術(shù),，對居民小區(qū)安防系統(tǒng)進行智能化升級,，加強對社區(qū)人、車,、事,、物、地,、組織“信息進行感知”,，打造并集成出入口、智能門禁,、信息卡口,、移動巡防、視頻監(jiān)控,、報警聯(lián)防,、信息發(fā)布、停車場,、訪客,、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng),，也包括智慧物管安防綜合平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚,、統(tǒng)一管理,。圖像識別跟蹤可以在有些領(lǐng)域代替人員實現(xiàn)24小時不間斷監(jiān)測！可靠目標跟蹤進貨價

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目標跟蹤算法具有不同的分類標準,，可根據(jù)檢測圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運動場景對象分為靜止背景目標跟蹤和運動背景下的目標跟蹤,。由于基于區(qū)域的目標跟蹤算法用的是目標的全局信息,，比如灰度、色彩,、紋理等,。因此當目標未被遮擋時，跟蹤精度非常高,、跟蹤非常穩(wěn)定,，對于跟蹤小目標效果很好，可信度高,。但是在灰度級的圖像上進行匹配和全圖搜索,，計算量較大，非常費時間,，所以在實際應(yīng)用中實用性不強,；其次，算法要求目標不能有太大的遮擋及其形變,，否則會導(dǎo)致匹配精度下降,，造成運動目標的丟失。江蘇目標跟蹤產(chǎn)品