我國幅員遼闊，擁有漫長的邊防海岸線，而邊防海岸線的防衛是安全的重要一道屏障。近幾年，衛生事件、國際形勢的多變，更加加重了邊防海岸線的防衛形勢。目前重要的地方均建立了哨所，安裝了監控系統，外加必要的人員巡邏，但是因為監控面大，無疑增加了人的的工作量，而且傳統的監控系統普遍還處在只“監”不“控”的被動狀態，出現了緊急事情后，大多只具備事后取證的功能，對于發生的可疑和異常行為無法起到預防、預警的功能。監控系統如果能夠加入智能分析、自動跟蹤、自動報警等功能，那么能有效的解決該問題，幫助安防人員能夠更有效的發現問題同時很大程度的發揮監控系統其應有的監控能力。為了響應相關行業的迫切需求，成都慧視光電技術有限公司運用自身的圖像算法和硬件平臺開發優勢，推出了系列國產化圖像檢測與跟蹤板卡、全國產化RK3399PRO處理板、全國產化RV1126處理板等產品，全國產化RK3399PRO處理板因為其強大的硬件平臺疊加基于行為的算法，能夠有效的應對邊防海岸線的迫切需求。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。高效目標跟蹤工程

在城市空間管理中，AI中臺基于人工智能算法與視頻技術組件，深入道路交通、工作學習、生活娛樂、城市環境、互聯網信息等城市空間，形成智慧交通、客流管理、特定崗位管理、城市環境治理、互聯網內容安全等一系列產品模塊，應用于車輛及行人違章行為自動識別抓拍和報警推送、公共場所及大型活動區域等地大規模客流疏導管理、服務窗口及工業崗位違規行為監督管理、網絡暴恐內容及敏感內容審核等多種場景，實現自動識別、智能分析與輔助決策等功能。高效目標跟蹤工程慧視RK3399圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。

2010年以前，目標跟蹤領域大部分采用一些經典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會對目標進行建模，比如利用目標的顏色分布來描述目標，然后計算目標在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區域。Meanshift適用于目標的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算，它的很多改進方法也一直適用至今。

在目標跟蹤領域，場景信息與目標狀態的融合十分重要，首先，場景信息包含了豐富的環境上下文信息,對場景信息進行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗知識,降低復雜的背景環境以及場景中與目標相似的物體的干擾;同樣地,對目標的準確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準確性與魯棒性.總之,嘗試研究結合背景信息和前景目標信息的分析方法,融合場景信息與目標狀態,將有助于提高算法的實用性能。慧視光電開發的圖像處理板，具備高性能、高精度的特點，能夠進行精確的目標跟蹤。智能圖像處理板在邊海防中的應用。

目標跟蹤時，多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標表觀描述的準確度與可信性,現有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進行融合,綜合利用各種冗余、互補信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補信息進行融合,提升檢測與跟蹤的準確性。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片，工業級的處理能力能夠運用到諸多行業。慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。高效目標跟蹤工程

目標跟蹤圖像分析是人工智能的重要組成部分。高效目標跟蹤工程

隨著我國社會經濟的快速發展，航運這種便捷、低成本的運輸方式在運輸業結構占比不斷提升，內河航運、沿海航運和遠洋航運的船舶交通量越來越高；同時，隨著社會大眾對生活品質的追求，涉及船舶的水（海）上旅游業發展也是方興未艾。船舶交通量的提高，導致水上航行安全問題的防治難度提升、監管壓力增大，對船舶運營方、監管部門的船舶安全監控、航道安全監管提出了新的挑戰。慧視光電“慧眼”雙光視頻監控設備采用平行雙光路光學設計。產品可同時采集可見光和紅外兩路模擬視頻數據，并基于采集到的實時視頻流，實現目標鎖定、目標跟蹤功能，可在船載監控中心實現對內部重要部位和外部環境各個場景的監控，同時通過人工提供待鎖定目標的位置坐標和尺寸信息，基于選定的一路視頻，完成目標的鎖定動作；在鎖定狀態下，能夠實時輸出相對光軸的目標視線角信息，對鎖定的目標能進行實時跟蹤。高效目標跟蹤工程