近年來，我國多地智慧城市建設取得較好的成效，諸多創新技術和解決方案得到廣泛應用。而在智慧停車方面，許多公共場所也開始逐步落地應用。一車一桿的系統，智能識別進出入車輛，控制車輛進出入，統計車位空缺數，在很大程度上能夠優化公共停車場的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱，該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內存卡等設備于一體，其中圖像處理板內置車牌識別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別，并上傳數據到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優化管理。目標跟蹤圖像分析是人工智能的重要組成部分。企業目標跟蹤好選擇

首先攝像機采用的是可見光高清攝像機，具備1920*1080的分辨率，系統視場31.11°×17.8°，其中搜索視場15.8°×15.8°（1080P像素）。而圖像處理則采用慧視開發的RV1126高性能圖像處理板，之所以采用這塊板卡，一方面得益于其低功耗、微型外觀的設計，非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應用場景；另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力，在國產化方面也十分完整，安全性十足。兩者結合，就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下，能夠達到≥50Hz的跟蹤幀率，≥25Hz的檢測幀率，實現捕獲4m*4m目標超過800m、6m*6m目標超過1000m。這就是“機器狼”的智慧化措施，通過一個“小小的”“智慧眼”的加入，便能夠讓其實現許多自動化任務。隨著技術的不斷發展，“機器狼”的形態將會不斷進步，滿足更多多樣化需求。甘肅耐用目標跟蹤RV1126處理板，智慧視覺應用開發板。

成都慧視推出的深度學習算法開發平臺SpeedDP，它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證，進行快速的針對大量數據的AI自動標注，然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中，通過對原始算法的模型訓練，能夠不斷評估算法的能力，然后對新的打擊數據集目標進行AI自動標注，讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用，能夠極大減少整個測試驗證所需時間，減少人力成本支出，減少項目開發周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域。

很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤，沒有目標的類別先驗。在實際應用中，還有一個重要的跟蹤是特定物體的跟蹤，比如人臉跟蹤、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同，它更多地依賴對物體訓練特定的檢測器。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測來實現，比如早期的Viola-Jones檢測框架和當前利用深度學習的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭。設定特定的手型可以方便地訓練手掌或拳頭的檢測器。慧視RV1126圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。

云臺的旋轉將直接改變攝像機的視野，因此對于云臺的控制必須謹慎且準確。錯誤的控制會使目標從視野中消失，導致跟蹤的失敗。此外，如果云臺的控制幅度過小，可能會達不到目標回到視野中心的目的，目標也同樣極易丟失。相反如果在對目標運動速度有可靠估計的前提下，提前將目標移到視野中目標運動方向的另一側，將為此后跟蹤目標贏得更多的時間，能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對于云臺的控制更為合理，應該對于不同的情況采取不同的控制策略。對于情況的劃分主要取決于目標的可靠性和速度的穩定性。無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術實現農藥精細噴灑、農作物精細拋糧等操作。重慶目標跟蹤服務電話

慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。企業目標跟蹤好選擇

序列圖像的差異通常是運動目標檢測和跟蹤的出發點，認為目標的運動是圖像差異的根本原因。但是，這是建立在背景本身不運動的前提下的。因此，在許多跟蹤系統中，比如車載，由于車的振動導致傳感器位置的變化，表現在圖像上就是背景的運動，因此在做差圖像和背景自動更新之前，都必須先經過配準，即讓所有圖像在都同一個坐標系之下，以消除背景的運動。在不同的應用場合，配準的方法多種多樣，比如當兩個圖像之間只有平移變化時，計算出它們的平移量即可實現配準；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可以實現配準。企業目標跟蹤好選擇