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,，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)管方案就應運而生?；垡旳I圖像處理板是高精度識別的板卡,。浙江數(shù)據(jù)目標跟蹤

現(xiàn)在城市里面植被豐富，天氣干燥時加上不少樹林落葉,、枯枝和枯草,，在室外燒紙、點火或亂扔煙頭,，就會容易引起火災,。國家明令禁止在公共場所吸煙，因此除了法律的約束,，更加便捷的手段應該予以應用來彌補人力監(jiān)管的不足,。在火星識別領(lǐng)域，慧視光電開發(fā)的RV1126圖像處理板,，憑借小巧精悍的性能,，優(yōu)異的識別能力,，具有重要作用。通過在傳統(tǒng)監(jiān)控,、攝像頭等設(shè)備中內(nèi)置RV1126圖像處理板,，板卡將自帶目標識別算法，能夠?qū)ξ⑿』鹦瞧鸬骄_識別的功能,，一旦目標區(qū)域出現(xiàn)火星,，就能立刻向監(jiān)管人員發(fā)出警報。反應時間越快,，就越能杜絕火災的發(fā)生,，而快速響應的火星識別技術(shù)就是人力監(jiān)管的得力幫手。浙江數(shù)據(jù)目標跟蹤慧視光電開發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,，采用了國產(chǎn)高性能CPU,。

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(guān)系,，或當前圖像與背景圖像之間的關(guān)系，尤其是圖像差的關(guān)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(guān)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(guān)鍵。

然后在下一幀采集的圖像中對目標對象進行特征提??；特征匹配的過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,。基于特征的跟蹤算法的優(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,。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。

之所以能產(chǎn)生這種可見運動或表觀運動,是因為物體以不同的速度在不同的方向上移動,或者是因為相機在移動(或者兩者都有)在很多應用程序中,跟蹤表觀運動都是極其重要的,。它可用來追蹤運動中的物體,以測定它們的速度,、判斷它們的目的地。對于手持攝像機拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動或減小抖動幅度,使視頻更加平穩(wěn),。運動估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲,。被跟蹤的運動可以是稀疏的(圖像的少數(shù)位置上有運動,稱為稀疏運動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運動,稱為稠密運動)跟蹤視頻中的特征點從前面章節(jié)介紹的內(nèi)容可以看出,根據(jù)特殊的點分析圖像,可以使計算機視覺算法更加實高效?；垡昍K3399PRO板卡可以用于大型公共停車場,。浙江數(shù)據(jù)目標跟蹤

智能圖像處理板在邊海防中的應用。浙江數(shù)據(jù)目標跟蹤

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(guān)可以實現(xiàn)配準,。浙江數(shù)據(jù)目標跟蹤