跟蹤任務(wù)與檢測任務(wù)有著密切的關(guān)系。從輸入輸出的形式上來看，這兩個(gè)任務(wù)是極為相似的。它們均以圖片（或者視頻幀）作為模型的輸入，經(jīng)過處理后，輸出一堆目標(biāo)物置的矩形框。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對“目標(biāo)物體”的定義上。對于檢測任務(wù)來說，目標(biāo)物體屬于預(yù)先定義好的某幾個(gè)類別，如圖1左圖所示；而對于跟蹤任務(wù)來說，目標(biāo)物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個(gè)體，如圖1右圖所示。實(shí)際上，如果我們將每一個(gè)跟蹤的個(gè)體當(dāng)成是一個(gè)類別的話，跟蹤任務(wù)甚至能被當(dāng)成是一種特殊的檢測任務(wù)，稱為個(gè)體檢測（Instance Detection）。RV1126處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識別及跟蹤？甘肅目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

通常，遮擋可以分為三種情況：目標(biāo)間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標(biāo)之間的相互遮擋，可以選擇根據(jù)目標(biāo)的位置和目標(biāo)特征的先驗(yàn)知識來處理這一問題。而對于場景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷，因?yàn)殡y以辨認(rèn)究竟是目標(biāo)形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋。所以，處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態(tài)建模方法對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行，并在目標(biāo)發(fā)生遮擋時(shí)，預(yù)測目標(biāo)的可能位置，一直到目標(biāo)重新出現(xiàn)時(shí)再修正它的位置。可以用卡爾曼濾波器來實(shí)現(xiàn)估計(jì)目標(biāo)的位置，也可以用粒子濾波對目標(biāo)做狀態(tài)估計(jì)。廣西目標(biāo)跟蹤解決慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機(jī)領(lǐng)域。

無人機(jī)能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù)，對于許多需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無人機(jī)視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價(jià)值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機(jī)的AI識別能力。通過識別算法，在無人機(jī)工作時(shí)就對目標(biāo)范圍進(jìn)行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機(jī)進(jìn)行智能化改造，可以在傳統(tǒng)無人機(jī)吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機(jī)識別到的復(fù)雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎(chǔ)，剩下的就需要對自身算法進(jìn)行不斷優(yōu)化提升。

由于侵入的目標(biāo)的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監(jiān)控的場景，即背景往往比較復(fù)雜，只利用一個(gè)單幀圖像就找出移動的目標(biāo)是非常困難的。然而，目標(biāo)的運(yùn)動導(dǎo)致了其運(yùn)動時(shí)間內(nèi)，監(jiān)控場景圖像的連續(xù)變化，所以，使用圖像序列分析往往是比較有效的，而且適合于低信噪比的情況。由于監(jiān)控系統(tǒng)通常監(jiān)控的視野比較大，系統(tǒng)設(shè)置的環(huán)境較為惡劣，圖像傳輸?shù)木嚯x較遠(yuǎn)，從而導(dǎo)致圖像的信噪比不高，因此采用突出目標(biāo)的方法，需要在配準(zhǔn)的前提下進(jìn)行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術(shù)中，要研究的問題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系是什么關(guān)系，是簡單的圖像差的值，還是多幅之間差的最大值，還是其他的與圖像減法之間的其他函數(shù)關(guān)系，是尤其需要研究的。在研究中，研究如何差，如何自動得到差圖像的分割門限，如何減小背景和突出目標(biāo)是研究的方向?；垡暪怆妼K3588跟蹤板進(jìn)行二次開發(fā)，實(shí)現(xiàn)AI智能應(yīng)用。

目標(biāo)運(yùn)動估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對目標(biāo)的運(yùn)動規(guī)律加以總結(jié)，并以此對目標(biāo)將來的運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。正確的預(yù)測，可以縮小匹配的計(jì)算區(qū)域，大幅的降低匹配計(jì)算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運(yùn)動狀態(tài)，為了把目標(biāo)始終保持在攝像機(jī)視野之內(nèi)，必須對攝像機(jī)加以控制。在實(shí)際應(yīng)用中，攝像機(jī)被固定在云臺上，云臺本身不做平移運(yùn)動，但可以控制云臺進(jìn)行水平擺動和上下俯仰，從而帶動攝像機(jī)做相應(yīng)運(yùn)動。所以，對攝像機(jī)的控制就是對云臺的控制。RV1126圖像處理板識別概率超過85%。如何目標(biāo)跟蹤價(jià)格信息

搭載AI智能算法的跟蹤板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別及跟蹤？甘肅目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

云臺的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機(jī)的視野，因此對于云臺的控制必須謹(jǐn)慎且準(zhǔn)確。錯(cuò)誤的控制會使目標(biāo)從視野中消失，導(dǎo)致跟蹤的失敗。此外，如果云臺的控制幅度過小，可能會達(dá)不到目標(biāo)回到視野中心的目的，目標(biāo)也同樣極易丟失。相反如果在對目標(biāo)運(yùn)動速度有可靠估計(jì)的前提下，提前將目標(biāo)移到視野中目標(biāo)運(yùn)動方向的另一側(cè)，將為此后跟蹤目標(biāo)贏得更多的時(shí)間，能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對于云臺的控制更為合理，應(yīng)該對于不同的情況采取不同的控制策略。對于情況的劃分主要取決于目標(biāo)的可靠性和速度的穩(wěn)定性。甘肅目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品