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(jī)器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。國產(chǎn)化跟蹤板哪家好？福建目標(biāo)跟蹤設(shè)備

無人機(jī)追逐識別可以用在許多領(lǐng)域，如軍備、安防。通過專業(yè)傳感器設(shè)備的植入，讓攝像頭智能化，就可以對無人機(jī)進(jìn)行追蹤識別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領(lǐng)域的企業(yè)，在這方面也有著豐富的解決經(jīng)驗(yàn)。在硬件領(lǐng)域，我們能夠定制開發(fā)不同接口的圖像處理板，如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等，只要您提出需求，我們就能通過應(yīng)用場景需要定制合適的接口。這是進(jìn)行無人機(jī)識別的基礎(chǔ)條件。目前，成都慧視能夠提供不同等級算力的圖像處理板，RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列，滿足多場景、廣領(lǐng)域。福建目標(biāo)跟蹤設(shè)備穩(wěn)定的跟蹤算法哪家好？

用檢測器模型去解決跟蹤問題，遇到的比較大問題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測任務(wù)中，因?yàn)闄z測物體的類別是已知的，可以收集大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集，都有著上萬張圖片用于訓(xùn)練。而如果我們將跟蹤視為一個特殊的檢測任務(wù)，檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時候所指定的。這意味著能夠用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標(biāo)跟蹤算法可以有效的解決這個問題，通過AI自動圖像標(biāo)注平臺SpeedDP的大量模型部署訓(xùn)練，能夠有效解決數(shù)據(jù)訓(xùn)練不足的問題。

目標(biāo)運(yùn)動估計是根據(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(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?；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。

在無人機(jī)攝像頭的基礎(chǔ)上加裝慧視光電開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板，這是一塊輕型化、低功耗的圖像處理板，用在無人機(jī)上面既不會過多占用空間，也不會過多消耗續(xù)航，通過目標(biāo)識別算法的賦能，就可以針對像東北虎這樣的動物AI自動識別，一旦識別到老虎的特征物體，無人機(jī)就能夠立即鎖定并抵近觀察，為消防和公安提供精確坐標(biāo)。Viztra-LE026圖像處理板采用的是瑞芯微RV1126芯片，能夠輸出2.0TOPS的算力。而在算法方面，成都慧視能夠提供一站式AI算法訓(xùn)練平臺SpeedDP，通過對大量動物的標(biāo)注數(shù)據(jù)集的模型訓(xùn)練，能夠?qū)崿F(xiàn)對新數(shù)據(jù)集的快速AI自動標(biāo)注，然后提升識別算法的性能。RK3588作為工業(yè)級圖像處理板能夠進(jìn)行大量的目標(biāo)識別信息處理。福建目標(biāo)跟蹤設(shè)備

RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。福建目標(biāo)跟蹤設(shè)備

當(dāng)兩個圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時，往往使用基于控制點(diǎn)的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點(diǎn)匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點(diǎn)，例如，灰度局部極大值、局部邊緣、角等，與另一幀圖像中的同類特征點(diǎn)作匹配，從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實(shí)的觀點(diǎn)看，在全部特征點(diǎn)中，只有部分能得到正確的匹配，這是因?yàn)樘卣鼽c(diǎn)尋找算法并非完美無缺。特征點(diǎn)匹配方法具有：處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)具體的振動情況，選擇合適的特征點(diǎn)和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點(diǎn)。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準(zhǔn)，如直接相關(guān)匹配，基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn)，利用封閉輪廓的形心作為控制點(diǎn)的配準(zhǔn)等。福建目標(biāo)跟蹤設(shè)備