成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動(dòng)目標(biāo)視頻跟蹤，所謂自動(dòng)視頻跟蹤，是利用視頻的圖像信號(hào)，自動(dòng)進(jìn)行目標(biāo)的檢測、識(shí)別、定位，自動(dòng)控制云臺(tái)和攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)，跟蹤和鎖定目標(biāo)。過去在安防領(lǐng)域，視頻信號(hào)一般都是可見光的攝像機(jī)產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號(hào)；現(xiàn)在，隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價(jià)格進(jìn)一步下降，熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域，以彌補(bǔ)CCD攝像機(jī)的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問題。成都慧視的跟蹤版是國產(chǎn)化的嗎？信息化目標(biāo)跟蹤互惠互利

多目標(biāo)跟蹤是指在連續(xù)的圖像中，通過目標(biāo)檢測算法識(shí)別出每一幀中的目標(biāo)，并在時(shí)間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標(biāo)會(huì)不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會(huì)有目標(biāo)出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機(jī)所處環(huán)境可能受到外界影響導(dǎo)致抖動(dòng)的情況（例如無人機(jī)高空檢測），就會(huì)給多目標(biāo)跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標(biāo)，所以只能從視頻采集端維護(hù)跟蹤的穩(wěn)定性。因此，成都慧視針對(duì)于多目標(biāo)檢測跟蹤抖動(dòng)丟失的優(yōu)化方法是：1.改進(jìn)目標(biāo)檢測,使用更加魯棒的目標(biāo)檢測算法。2.增強(qiáng)特征描述，利用深度學(xué)習(xí)提取更高級(jí)別的語義特征，這些特征對(duì)于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進(jìn)運(yùn)動(dòng)模型，在算法中加入對(duì)攝像頭運(yùn)動(dòng)的估計(jì)，通過補(bǔ)償攝像頭運(yùn)動(dòng)來減小目標(biāo)真實(shí)運(yùn)動(dòng)與預(yù)測之間的差距。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，設(shè)計(jì)更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來匹配候選目標(biāo)。靠譜的目標(biāo)跟蹤價(jià)格信息振動(dòng)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。

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能前列，成為了各領(lǐng)域研究開發(fā)的優(yōu)先，它能在諸多行業(yè)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測、識(shí)別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發(fā)價(jià)值。特別是對(duì)于高校而言，將RK3588作為課題進(jìn)行研究開發(fā)，是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。但是在這些功能實(shí)現(xiàn)過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細(xì)的識(shí)別檢測例如人、車、船等目標(biāo)成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識(shí)別檢測目標(biāo)，可以利用AI的深度學(xué)習(xí)能力，讓AI不斷學(xué)習(xí)這些目標(biāo)的特征，從而達(dá)到精細(xì)識(shí)別的能力。這個(gè)過程，可以通過大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，來訓(xùn)練AI。但大量待標(biāo)注工作，常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個(gè)挨幀標(biāo)注，將會(huì)耗費(fèi)大量時(shí)間精力，讓成本不可控。

當(dāng)兩個(gè)圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時(shí)，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(dòng)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(dòng)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。全國產(chǎn)化智能處理板應(yīng)用廣闊。

目標(biāo)檢測和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要任務(wù)之一。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，YOLO（You Only Look Once）算法在目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域引起了廣關(guān)注。YOLO算法是一種在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一系列先進(jìn)技術(shù)，YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性方面取得了明顯的進(jìn)展。然而，仍然有一些挑戰(zhàn)需要解決，如目標(biāo)尺度變化、小目標(biāo)檢測和復(fù)雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的不斷發(fā)展，YOLO算法有望在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。甘肅穩(wěn)定目標(biāo)跟蹤

有沒有能夠進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的產(chǎn)品？信息化目標(biāo)跟蹤互惠互利

在無人機(jī)識(shí)別這個(gè)領(lǐng)域，應(yīng)用十分廣，因此針對(duì)于這方面的教學(xué)必不可少。目前國產(chǎn)化的識(shí)別傳感器當(dāng)屬瑞芯微的RK3588，因此許多院校都會(huì)選擇采用RK3588來進(jìn)行教學(xué)，成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成，能夠根據(jù)不同規(guī)格的相機(jī)深度定制接口。（不同接口的RK3588圖像處理板）如果院校想進(jìn)一步節(jié)約時(shí)間提升效率，成都慧視還可以提供訓(xùn)練學(xué)習(xí)設(shè)備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎(chǔ)上，根據(jù)需求幫助選擇合適的相機(jī)，并且針對(duì)算法這塊，我們能夠提供一個(gè)高效的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)SpeedDP，這個(gè)平臺(tái)能夠通過大量的識(shí)別檢測算法模型訓(xùn)練開發(fā)，實(shí)現(xiàn)對(duì)新數(shù)據(jù)集的快速AI自動(dòng)圖像標(biāo)注，一方面省去大量手動(dòng)標(biāo)注工作，另一方面幫助提升算法性能。信息化目標(biāo)跟蹤互惠互利