視頻監(jiān)控中的多目標跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，由于其在各個領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨定位目標，這仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)，因為目標的外觀會立即發(fā)生變化，并且會出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外，多目標跟蹤框架需要執(zhí)行多個任務(wù)，即目標檢測、軌跡估計、幀間關(guān)聯(lián)和重新識別。多目標跟蹤分為目標檢測和跟蹤兩個主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對象，MTT算法將ID與在特定時間內(nèi)保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運動軌跡?；垡昍K3588板卡可以用于大型公共停車場。無源目標跟蹤功能

YOLO算法具有以下幾個明顯的優(yōu)勢：快速高效：YOLO算法采用單次前向傳播的方式進行目標檢測和跟蹤，相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像，速度更快，適用于實時應(yīng)用。準確性較高：通過引入先進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù)，YOLO算法在目標定位和類別預(yù)測方面具有較高的準確性。多尺度處理：YOLO算法通過特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測技術(shù)，可以處理不同大小的目標，并保持對小目標的有效檢測。端到端訓練：YOLO算法可以進行端到端的訓練，避免了多階段處理的復(fù)雜性，簡化了算法的實現(xiàn)和使用。無源目標跟蹤功能智能圖像跟蹤在機場周界中的應(yīng)用。

基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運動目標的整體特征，通過有目的的提取序列圖像中的過零點、邊緣輪廓、線段等相關(guān)特征或是部分特性，并建立匹配模板，對目標對象進行特征匹配，達到對目標對象跟蹤的目的。假定運動目標可以由惟一的特征**表達，搜索到該相應(yīng)的特征就認為跟蹤上了運動目標。除了用單一的特征來實現(xiàn)跟蹤外，還可以采用多個特征信息融合在一起作為跟蹤特征。該算法主要包括特征提取和特征匹配兩個方面。其中，特征提取指的是針對所包含的目標對象的序列圖像選擇合適的目標跟蹤特性。

另外，經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤，在目標上提取一些特征點，然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點，統(tǒng)計得到目標的位置。在跟蹤的過程中，需要不斷補充新的特征點，刪除置信度不佳的特征點，以此來適應(yīng)目標在運動中的形狀變化。本質(zhì)上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標模型的方法。在深度學習和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后，經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄，這主要是因為這些經(jīng)典方法無法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化，它們的魯棒性和準確度都被前沿的算法所超越，但是，了解它們對理解跟蹤過程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的應(yīng)用，常常被當作一種重要的輔助手段?；垡昍K3399板卡可以用于大型公共停車場。

在周界安防領(lǐng)域，傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能?；垡旳I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(yù)警通知，規(guī)避安全風險，實現(xiàn)小區(qū)的安全管理。國產(chǎn)化跟蹤板卡生產(chǎn)廠家—慧視光電。快速目標跟蹤誠信推薦

振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。無源目標跟蹤功能

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習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練手掌或拳頭的檢測器。無源目標跟蹤功能