目標(biāo)檢測和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動駕駛和人機(jī)交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法需要多次掃描圖像，并使用復(fù)雜的特征提取和分類器來識別目標(biāo)。然而，這些方法在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測和跟蹤算法。與傳統(tǒng)方法相比，YOLO算法采用了全新的思路和架構(gòu)。它將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問題，通過單次前向傳播即可同時(shí)預(yù)測圖像中多個(gè)目標(biāo)的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性上具備了明顯優(yōu)勢。RK3588圖像處理板識別概率超過85%。穩(wěn)定目標(biāo)跟蹤工程

序列圖像的差異通常是運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤的出發(fā)點(diǎn)，認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動是圖像差異的根本原因。但是，這是建立在背景本身不運(yùn)動的前提下的。因此，在許多跟蹤系統(tǒng)中，比如車載，由于車的振動導(dǎo)致傳感器位置的變化，表現(xiàn)在圖像上就是背景的運(yùn)動，因此在做差圖像和背景自動更新之前，都必須先經(jīng)過配準(zhǔn)，即讓所有圖像在都同一個(gè)坐標(biāo)系之下，以消除背景的運(yùn)動。在不同的應(yīng)用場合，配準(zhǔn)的方法多種多樣，比如當(dāng)兩個(gè)圖像之間只有平移變化時(shí)，計(jì)算出它們的平移量即可實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)；由于平移變化對圖像的相位信息影響較大，在頻率域利用相位相關(guān)可以實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。黑龍江自主可控目標(biāo)跟蹤慧視光電開發(fā)的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

然后在下一幀采集的圖像中對目標(biāo)對象進(jìn)行特征提取；特征匹配的過程既是將提取出來的目標(biāo)對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進(jìn)行匹配，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標(biāo)對象，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤。基于特征的跟蹤算法的優(yōu)點(diǎn)在于速度快、對運(yùn)動目標(biāo)的尺度、形變和亮度等變化不敏感，能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性，所以該算法對于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感，如果目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn)，則部分特征點(diǎn)會消失，新的特征點(diǎn)會出現(xiàn)，因此需要對匹配模板進(jìn)行更新。

在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，場景信息與目標(biāo)狀態(tài)的融合十分重要，首先，場景信息包含了豐富的環(huán)境上下文信息,對場景信息進(jìn)行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗(yàn)知識,降低復(fù)雜的背景環(huán)境以及場景中與目標(biāo)相似的物體的干擾;同樣地,對目標(biāo)的準(zhǔn)確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準(zhǔn)確性與魯棒性.總之,嘗試研究結(jié)合背景信息和前景目標(biāo)信息的分析方法,融合場景信息與目標(biāo)狀態(tài),將有助于提高算法的實(shí)用性能。慧視光電開發(fā)的圖像處理板，具備高性能、高精度的特點(diǎn)，能夠進(jìn)行精確的目標(biāo)跟蹤。成都慧視的跟蹤版是國產(chǎn)化的！

無人機(jī)吊艙能夠通過定制算法和精細(xì)定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥精細(xì)噴灑、農(nóng)作物精細(xì)拋糧等操作。穩(wěn)定目標(biāo)跟蹤工程

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。穩(wěn)定目標(biāo)跟蹤工程