現在城市里面植被豐富，天氣干燥時加上不少樹林落葉、枯枝和枯草，在室外燒紙、點火或亂扔煙頭，就會容易引起火災。國家明令禁止在公共場所吸煙，因此除了法律的約束，更加便捷的手段應該予以應用來彌補人力監管的不足。在火星識別領域，慧視光電開發的RV1126圖像處理板，憑借小巧精悍的性能，優異的識別能力，具有重要作用。通過在傳統監控、攝像頭等設備中內置RV1126圖像處理板，板卡將自帶目標識別算法，能夠對微小火星起到精確識別的功能，一旦目標區域出現火星，就能立刻向監管人員發出警報。反應時間越快，就越能杜絕火災的發生，而快速響應的火星識別技術就是人力監管的得力幫手。RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。快速目標跟蹤性價比

利用無人機實現智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。穩定目標跟蹤好選擇用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。

多邊形標注能夠能夠幫助我們標注一些規則復雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標注框等方法相比，多邊形標注更能精確展示被標注物體的形狀、大小以及實時形態，通過大量的多邊形標注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準確性和魯棒性。傳統的多邊形標注方法中，標注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標注的難度取決于被標注物體的復雜程度，相較于矩形框標注更加費時費力，如果遇到大量待標注目標，則極大地影響工作效率。

實際上，跟蹤和檢測是分不開的，比如傳統TLD框架使用的在線學習檢測器，或KCF密集采樣訓練的檢測器，以及當前基于深度學習的卷積特征跟蹤框架。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要，而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計誤差。不同的應用場合對跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率、準確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外，跟蹤的另一個分支是多目標跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標跟蹤并不是簡單的多個單目標跟蹤，因為它不僅涉及到各個目標的持續跟蹤，還涉及到不同目標之間的身份識別、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測結果的數據關聯等。工程師以RK3399核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

視覺目標跟蹤是指對圖像序列中的運動目標進行檢測、提取、識別和跟蹤，獲得運動目標的運動參數，如位置、速度、加速度和運動軌跡等，從而進行下一步的處理與分析，實現對運動目標的行為理解，以完成更高一級的檢測任務。根據跟蹤目標的數量可以將跟蹤算法分為單目標跟蹤與多目標跟蹤。相比單目標跟蹤而言，多目標跟蹤問題更加復雜和困難。多目標跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨目標的位置、大小等數據，多個目標各自外觀的變化、不同的運動方式、動態光照的影響以及多個目標之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標跟蹤問題中的難點。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環境下正常完成工作的關鍵手段。甘肅目標跟蹤檢測

目標跟蹤圖像分析是人工智能的重要組成部分。快速目標跟蹤性價比

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。快速目標跟蹤性價比