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(jiān)控的場景，即背景往往比較復(fù)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(dǎo)致了其運動時間內(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，從而導(dǎo)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(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是研究的方向。工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。哪里有目標跟蹤聯(lián)系方式

這種智慧化的建設(shè)就是采用圖像處理。在無人機內(nèi)部安裝圖像處理板，這些圖像處理板和相機、算法的有機結(jié)合就形成了無人機的智慧眼，有了這個智慧眼，無人機就能夠?qū)σ曇胺秶鷥?nèi)的物體進行AI識別，從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發(fā)的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設(shè)計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)而成，具備2.0TOPS的算力，外形呈圓形化設(shè)計，整體外觀大小為Ф38mm*12mm，重量只有12g，功耗不高于4W，用在無人機領(lǐng)域具有功耗低、尺寸小的優(yōu)勢，不會過多占用和消耗無人機的內(nèi)部空間和續(xù)航。重慶目標跟蹤聯(lián)系方式慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。

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，因為檢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跟蹤算法可以有效的解決這個問題，通過AI自動圖像標注平臺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。

騰訊開發(fā)的機器人小五，采用輪、腿、足復(fù)合設(shè)計，使得它具備越障能力的同時，也保持了輪式機器人的運行效率。每條腿都可以單獨伸長縮短，能有效提升承載能力。裝上了雙編碼器大扭矩密度的執(zhí)行器后，就能承受住一般成年人的重量。將機器人用于養(yǎng)老服務(wù)領(lǐng)域，能夠幫老人取快遞，抱老人起床，帶老人進行活動。機器人內(nèi)置RGBD相機，在圖像處理板的賦能下，能夠?qū)崟r檢測周邊環(huán)境，進行路線規(guī)劃和避障，以高效完成各項工作指令。同時能夠?qū)ξ矬w進行AI識別，判斷老人位置、行為動作，為老人的行動做出幫助?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術(shù)，實現(xiàn)遠程快速維修，通過加裝高性能圖像處理板，機器人能夠精細電網(wǎng)缺陷以及損壞程度，并通過攝像頭實時回傳高清畫面，工程師只需要遠程操控機器人進行修補，實現(xiàn)精細縫合。整個過程只需要極少數(shù)的人員參與，整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時，極大地保障了電力供應(yīng)。成都慧視光電采用RK3588開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，具備八核處理器，采用BTB傳輸接口，擁有極強傳輸能力，成都慧視能夠憑借豐富的經(jīng)驗，快速集成開發(fā)SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過6.0TOPS的算力，以及豐富的接口定制，板卡能夠快速適配不同的無人機和機器人，用在我國西部電力運維領(lǐng)域，將是工程師打造智能化維護的關(guān)鍵技術(shù)。目標跟蹤圖像分析是人工智能的重要組成部分。湖南高效目標跟蹤

AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標識別。哪里有目標跟蹤聯(lián)系方式

目標跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標的情況下，對目標進行特征提取，對感興趣區(qū)域進行分析；然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域，并對目標在下一幀中的位置進行預(yù)測。作為計算機視覺領(lǐng)域的一個熱點研究方向，目標跟蹤一直都是一項具有挑戰(zhàn)性的工作。目標跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈制導(dǎo)、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索、無人駕駛、人機交互和工業(yè)機器人等領(lǐng)域具有重要的作用。從上世紀50年代目標跟蹤的起源到現(xiàn)今，盡管已有大量的研究成果，但是在復(fù)雜條件下實現(xiàn)實時準確的跟蹤依舊難以實現(xiàn)。哪里有目標跟蹤聯(lián)系方式