視頻監控中的多目標跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰性的任務，由于其在各個領域的潛在應用而引起了研究人員的大量關注。多目標跟蹤任務需要在每幀中單獨定位目標，這仍然是一個巨大的挑戰，因為目標的外觀會立即發生變化，并且會出現極端的遮擋。除此之外，多目標跟蹤框架需要執行多個任務，即目標檢測、軌跡估計、幀間關聯和重新識別。多目標跟蹤分為目標檢測和跟蹤兩個主要任務。為了區分組內對象，MTT算法將ID與在特定時間內保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關聯。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運動軌跡。慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。貴州目標跟蹤報價行情

由于侵入的目標的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監控的場景，即背景往往比較復雜，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，目標的運動導致了其運動時間內，監控場景圖像的連續變化，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。由于監控系統通常監控的視野比較大，系統設置的環境較為惡劣，圖像傳輸的距離較遠，從而導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。在該技術中，要研究的問題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系是什么關系，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關系，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。江蘇電力應急目標跟蹤慧視AI圖像處理板是高精度識別的板卡。

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產化板卡的性能前列，成為了各領域研究開發的優先，它能在諸多行業實現目標檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進行研究開發，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標，可以利用AI的深度學習能力，讓AI不斷學習這些目標的特征，從而達到精細識別的能力。這個過程，可以通過大量的數據標注，來訓練AI。但大量待標注工作，常常讓開發者頭疼。如果采用傳統方式用人工挨個挨幀標注，將會耗費大量時間精力，讓成本不可控。

新疆地緣遼闊、日照豐富，因此是我國光伏儲能發達的區域之一。為了保障光伏基地的正常運作，周期性的巡檢必不可少，傳統模式下需要人工一步一個腳印走出來，隨著現在無人機的廣落地應用，這種大面積大范圍的巡檢也迎來了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會有一個鐵塔，這些“駐塔式”機巢就是無人機的“巢穴”，無人機從這里起飛，進行巡邏，再回到這里進行充電，循環往復。得益于智慧化的建設，這些巡檢無人機有自主巡飛、自動巡檢的能力，可完成以機巢為中心5公里范圍內的輸配電線路和變電設備網格化巡檢任務。慧視RK3399PRO圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。

然后在下一幀采集的圖像中對目標對象進行特征提取；特征匹配的過程既是將提取出來的目標對象的特征與我們事先已經建立的特征模板進行匹配，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標對象，實現對目標的跟蹤。基于特征的跟蹤算法的優點在于速度快、對運動目標的尺度、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，如果目標發生旋轉，則部分特征點會消失，新的特征點會出現，因此需要對匹配模板進行更新。RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。高性能目標跟蹤解決

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在如今的作業中，無人機路面巡查替代傳統的人工巡查，展現出巨大的效率優勢。像高速施工工地這樣的環境下，施工方為了保障施工安全，就需要對施工范圍進行嚴格管控，傳統的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題，容易出現盲點。相比人工，利用無人機進行AI識別則可以逐幀圖像監測，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進行數據收集，幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門，則可以利用無人機快速到底事故地點進行疏導，緩解交通壓力。貴州目標跟蹤報價行情