之所以能產生這種可見運動或表觀運動,是因為物體以不同的速度在不同的方向上移動,或者是因為相機在移動(或者兩者都有)在很多應用程序中,跟蹤表觀運動都是極其重要的。它可用來追蹤運動中的物體,以測定它們的速度、判斷它們的目的地。對于手持攝像機拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動或減小抖動幅度,使視頻更加平穩。運動估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲。被跟蹤的運動可以是稀疏的(圖像的少數位置上有運動,稱為稀疏運動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運動,稱為稠密運動)跟蹤視頻中的特征點從前面章節介紹的內容可以看出,根據特殊的點分析圖像,可以使計算機視覺算法更加實高效。成都慧視的跟蹤版是國產化的！海南目標跟蹤功能

由于侵入的目標的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監控的場景，即背景往往比較復雜，只利用一個單幀圖像就找出移動的目標是非常困難的。然而，目標的運動導致了其運動時間內，監控場景圖像的連續變化，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。由于監控系統通常監控的視野比較大，系統設置的環境較為惡劣，圖像傳輸的距離較遠，從而導致圖像的信噪比不高，因此采用突出目標的方法，需要在配準的前提下進行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術中，要研究的問題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系是什么關系，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關系，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是研究的方向。海南目標跟蹤功能RK3399圖像處理板識別概率超過85%。

近年來，伴隨著大數據時代的來臨，深度學習在計算機視覺的許多問題，如圖像識別、人臉識別、目標檢測領域都取得了巨大成功，與傳統的目標檢測算法相比，深度學習算法具有更好的表達能力、更高的準確性，深度神經網絡在模型架構和學習過程上與人類認識和感知世界的神經系統類似。目標檢測和識別現在是視覺方向熱門的研究課題，也一直是工業界重點研究的對象。近幾年，業內出現了各種各樣的檢測框架，不斷刷新各種性能指標，然而受限于工業應用的性能與成本要求，效率-精度平衡的檢測框架成為了優先。團隊在該方向進行了一系列的優化設計，創建了全新的移動端實時檢測框架，與其他流行的檢測框架相比，該模型架構在準確性和延遲之間實現了更好的權衡，基于選用的硬件平臺，可以實現性能優良的移動端實時物體檢測。

隨著城市規模的不斷擴大與城市空間管理復雜性的持續提升，我國城市管理的方式方法也一直處在逐步演變的過程。以道路空間管理為例，我國城市大多經歷了由早期的只靠少量人力對城市重點區域或位置進行人工監管發展至以交通信號燈、道路攝像頭等設備為主的后臺監控階段，近年來部分經濟實力較強且基礎設施完備的大中型城市更是在傳統的設備監控基礎上，嘗試將人工智能、物聯網、大數據、云服務、5G等新一代信息技術引入到城市空間管理中，實現人、車、物的智能識別與軌跡追蹤等智慧交通能力。成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產化RV1126板的高性能圖像跟蹤板卡。

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