作為社區的基本單元，小區是智慧城市建設的重要一環，而在安防領域，小區更是守護家庭的門戶，如何更加高效的守護小區安全是社區創新基層治理的探索方向。經過技術的不斷革新，智慧安防逐漸成為這個方向。通過在小區傳統人防、物防、技防的基礎上，應用人工智能、物聯網等當前先進的信息化技術，對居民小區安防系統進行智能化升級，加強對社區人、車、事、物、地、組織“信息進行感知”，打造并集成出入口、智能門禁、信息卡口、移動巡防、視頻監控、報警聯防、信息發布、停車場、訪客、梯控等產品及子系統，也包括智慧物管安防綜合平臺，實現數據的統一匯聚、統一管理。工程師以RV1126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。智能化目標跟蹤產品

2010年以前，目標跟蹤領域大部分采用一些經典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會對目標進行建模，比如利用目標的顏色分布來描述目標，然后計算目標在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區域。Meanshift適用于目標的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算，它的很多改進方法也一直適用至今。陜西數據目標跟蹤RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。

基于視頻目標檢測和跟蹤的一般流程是：通過目標檢測，找到目標；對目標特征進行描述，初步估計目標的運動矢量；根據運動狀態，進入目標跟蹤，對傳感器的姿態，比如水平方位、垂直方位和焦距等進行調整；跟蹤到目標后，對目標特征進行更新，并對目標的運動進行預測后，進入下一輪的跟蹤過程。目標跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術細節很多。慧視光電開發的高性能目標跟蹤圖像跟蹤板在自研目標跟蹤算法的作用下，能夠實現高精度低延遲的視頻目標鎖定跟蹤。

YOLO單卷積神經網絡在一次評價中直接從全圖中預測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓練并直接優化檢測性能，同時學習目標的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預測施加了嚴格的空間約束，限制了模型可以預測的相鄰項目的數量。成群出現的小物件，如鳥類，對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個由全深度CNN組成的單一統一對象識別網絡，提高了檢測的準確性和效率，同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區域方案微調之間交替的訓練方法，使得統一的、基于深度學習的目標識別系統能夠以接近實時的幀率運行，然后在保持固定目標的同時微調目標檢測。RK3588作為工業級圖像處理板能夠進行大量的目標識別信息處理。

隨著社區等安防向著智能化的進一步發展，越來越多的領域對傳統意義上的視頻監控提出了更加的嚴格要求，雖然傳統監控系統已經可以滿足人們“眼見為實”的要求，但同時這種監控系統要求監控人員不得不始終看著監視屏幕，獲得視頻信息，通過人為的理解和判斷，才能得到相應的結論，做出相應的決策。因此，讓監控人員長期盯著眾多的電視監視器成了一項非常繁重的任務。特別在一些監控點較多的情況下，監控人員幾乎無法做到完整的監控。AI圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。靠譜的目標跟蹤功效

慧視RV1126圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。智能化目標跟蹤產品

目標檢測和跟蹤是計算機視覺領域中的重要任務之一。隨著深度學習的興起，YOLO（You Only Look Once）算法在目標檢測和跟蹤領域引起了廣關注。YOLO算法是一種在實時目標檢測和跟蹤領域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經網絡和一系列先進技術，YOLO算法在速度和準確性方面取得了明顯的進展。然而，仍然有一些挑戰需要解決，如目標尺度變化、小目標檢測和復雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術的不斷發展，YOLO算法有望在實時目標檢測和跟蹤領域發揮更大的作用。智能化目標跟蹤產品