YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中,，有幾個關(guān)鍵技術(shù)對其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，其中引入了一些先進的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如Darknet。其次是使用AnchorBox來提高目標(biāo)定位的精度。此外，YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測等技術(shù),，以處理不同大小的目標(biāo)。YOLO算法在實時目標(biāo)檢測和跟蹤中的應(yīng)用YOLO算法在實時目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域取得了明顯的成果,。它不僅在檢測速度上遠超傳統(tǒng)方法,，而且在目標(biāo)定位和類別預(yù)測準(zhǔn)確性上也表現(xiàn)出色。因此,，YOLO算法在許多應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用,，如視頻監(jiān)控、自動駕駛和物體識別等,。AI圖像處理板能實現(xiàn)24小時,、無間隙信息化監(jiān)控。四川移動目標(biāo)跟蹤

在深度學(xué)習(xí)中,，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune）,，即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重,。但是,，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時候（只有個位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個技巧是無法奏效的,。圖2展示了一個檢測模型預(yù)訓(xùn)練過后,，在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程：盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂，但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體,。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足,。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體,。江西質(zhì)量目標(biāo)跟蹤工程師以RK3399PRO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,。

目標(biāo)跟蹤（Target Tracking）是近年來計算機視覺領(lǐng)域比較活躍的研究方向之一,，它包含從目標(biāo)的圖像序列中檢測、分類,、識別,、跟蹤并對其行為進行理解和描述，屬于圖像分析和理解的范疇,。從技術(shù)角度而言,，目標(biāo)跟蹤的研究內(nèi)容相當(dāng)豐富，主要涉及到模式識別,、圖像處理,、計算機視覺、人工智能等學(xué)科知識,；同時,，動態(tài)場景中運動的快速分割、目標(biāo)的非剛性運動,、目標(biāo)自遮擋和目標(biāo)之間互遮擋的處理等問題也為目標(biāo)跟蹤研究帶來了一定的挑戰(zhàn),。由于目標(biāo)跟蹤在視頻會議、安全監(jiān)控,、導(dǎo)彈制導(dǎo),、醫(yī)療診斷、高級人機交互及基于內(nèi)容的圖像存儲與檢索等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟價值,。

但這也遇到很多難點,，通常情況下，視頻回傳的延遲大概在200ms左右,，隨著大量的彈打出,，視頻傳輸所需帶寬就面臨壓力，如何在通信帶寬有限的情況下,，保證視頻順暢,、清晰、無卡頓地傳輸,，是分析改進這個工作需要解決的前期難點,。針對于這個問題，慧視光電利用GS弱網(wǎng)高清音視頻傳輸系統(tǒng)和RK3588打造的Viztra-HE030圖像處理板結(jié)合,，推出了低延遲低帶寬圖傳解決方案,。在一個窄帶收發(fā)信道內(nèi)，例如在信道有效帶寬0.5Mb/s~2Mb/s內(nèi),，多路視頻和交互控制共用一對收發(fā)信道,，信道支持數(shù)據(jù)透傳,，外部系統(tǒng)可以使用該信道，傳輸任意格式的數(shù)據(jù),；可實時調(diào)整視頻碼率,，在低至500K帶寬情況下依然可以回傳清晰流暢的圖像?？梢允乖O(shè)備飛的更遠,、走的更遠;可實現(xiàn)視頻中繼轉(zhuǎn)發(fā)；能夠基于H265實時視頻編碼,；可實現(xiàn)基于視頻流的“人在回路低延遲控制”,。基于普通60幀相機,，實現(xiàn)15ms的低延遲編解碼,，加上數(shù)據(jù)鏈傳輸延遲時間在30ms左右，目前業(yè)界前列,。通用性強,，使用更加靈活，適用更多應(yīng)用場景,；支持多路SDI視頻在低至500K帶寬情況下的同時傳輸（1080P60FPS）,，徹底解決“帶寬苦惱”；整體時延約60ms（含相機,、編解碼,、顯示，不含傳輸）,，實現(xiàn)實時控制,、實時打擊。RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡,，具備高性能,、高精度的優(yōu)點。

設(shè)想這樣一個場景：孫悟空在飛行過程中完成了一次變化（這里假設(shè)他變成了一只鳥）,，但這個變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的,，而就是通過身體結(jié)構(gòu)發(fā)生漸變來完成的，這種情況下,，檢測器應(yīng)該會在后續(xù)的檢測任務(wù)中失敗,，因為設(shè)計好的檢測器只是為了檢測目標(biāo)孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個目標(biāo),，檢測器是不會有火眼金睛繼續(xù)檢測到變化后的孫悟空的,。但是，對于跟蹤設(shè)備就不一樣了，跟蹤目標(biāo),，哪怕目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了巨大變化,，這些都是跟蹤設(shè)備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設(shè)備應(yīng)該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個過程,，并且可以繼續(xù)后面變身之后對鳥的跟蹤,。慧視RV1126圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)（人,、車）。數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤互惠互利

慧視光電開發(fā)的慧視AI圖像處理板,，采用了國產(chǎn)高性能CPU,。四川移動目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標(biāo)的情況下，對目標(biāo)進行特征提取,，對感興趣區(qū)域進行分析,；然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域，并對目標(biāo)在下一幀中的位置進行預(yù)測,。作為計算機視覺領(lǐng)域的一個熱點研究方向,，目標(biāo)跟蹤一直都是一項具有挑戰(zhàn)性的工作。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈制導(dǎo),、智能監(jiān)控系統(tǒng),、視頻檢索、無人駕駛,、人機交互和工業(yè)機器人等領(lǐng)域具有重要的作用,。從上世紀(jì)50年代目標(biāo)跟蹤的起源到現(xiàn)今，盡管已有大量的研究成果,，但是在復(fù)雜條件下實現(xiàn)實時準(zhǔn)確的跟蹤依舊難以實現(xiàn),。四川移動目標(biāo)跟蹤