成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動目標(biāo)視頻跟蹤，所謂自動視頻跟蹤，是利用視頻的圖像信號，自動進行目標(biāo)的檢測、識別、定位，自動控制云臺和攝像機的運動，跟蹤和鎖定目標(biāo)。過去在安防領(lǐng)域，視頻信號一般都是可見光的攝像機產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號；現(xiàn)在，隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進一步下降，熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進入安防領(lǐng)域，以彌補CCD攝像機的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問題。RV1126圖像處理板識別概率超過85%。湖北專業(yè)目標(biāo)跟蹤

相關(guān)濾波的跟蹤算法始于2012年P(guān).Martins提出的CSK方法，作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法，并且從數(shù)學(xué)上完美解決了密集采樣（Dense Sampling）的問題，利用傅立葉變換快速實現(xiàn)了檢測的過程。在訓(xùn)練分類器時，一般認為離目標(biāo)位置較近的是正樣本，而離目標(biāo)較遠的認為是負樣本?；仡櫱懊嫣岬降腡LD或Struck，他們都會在每一幀中隨機地挑選一些塊進行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到的特征是這些隨機子窗口的特征，而CSK作者設(shè)計了一個密集采樣的框架，能夠?qū)W習(xí)到一個區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征。目標(biāo)跟蹤推薦廠家Viztra-LE034圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)（人、車）。

AI智能化檢測是打造領(lǐng)域智慧建設(shè)的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板，定制AI檢測算法，就能夠?qū)崿F(xiàn)對物體的質(zhì)量檢測。在智能檢測領(lǐng)域，圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關(guān)鍵所在。不同行業(yè)的作業(yè)環(huán)境不同，對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此，需要根據(jù)實際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測，由于工業(yè)儀器的精密復(fù)雜，就需要高性能的AI圖像處理板，通過大算力實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理。

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評價中直接從全圖中預(yù)測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能，同時學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預(yù)測施加了嚴格的空間約束，限制了模型可以預(yù)測的相鄰項目的數(shù)量。成群出現(xiàn)的小物件，如鳥類，對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對象識別網(wǎng)絡(luò)，提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率，同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調(diào)之間交替的訓(xùn)練方法，使得統(tǒng)一的、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別系統(tǒng)能夠以接近實時的幀率運行，然后在保持固定目標(biāo)的同時微調(diào)目標(biāo)檢測。慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)（人、車）。

無人機的迅猛發(fā)展，使得無人機的反制技術(shù)也水漲船高，常見的有電子干擾、無人機識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術(shù)，通過在無人機攝像頭的基礎(chǔ)上加裝AI高性能圖像處理板，在算法的作用下，就具備無人機識別的功能，為無人機對抗創(chuàng)造條件。由于無人機飛行速度極快，因此針對于這樣環(huán)境下的AI識別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道，當(dāng)視頻幀率越高時，視頻越能夠體現(xiàn)畫面細節(jié)信息，而圖像識別算法正是逐幀進行識別，因此，攝像頭捕捉到的畫面細節(jié)越多，識別的精度就會越高?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。貴州低壓線目標(biāo)跟蹤

慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。湖北專業(yè)目標(biāo)跟蹤

長時間一直進行這樣的圖像標(biāo)注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當(dāng)項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標(biāo)注一定量的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，形成一個可用的預(yù)選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓(xùn)練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標(biāo)的新數(shù)據(jù)集（未進行任何標(biāo)注）進行AI自動化標(biāo)注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。湖北專業(yè)目標(biāo)跟蹤