2010年以前，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點(diǎn)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(biāo)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(huì)對目標(biāo)進(jìn)行建模，比如利用目標(biāo)的顏色分布來描述目標(biāo)，然后計(jì)算目標(biāo)在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標(biāo)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(jì)算，它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。云南光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評價(jià)中直接從全圖中預(yù)測多個(gè)boundingboxes和類概率，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能，同時(shí)學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預(yù)測施加了嚴(yán)格的空間約束，限制了模型可以預(yù)測的相鄰項(xiàng)目的數(shù)量。成群出現(xiàn)的小物件，如鳥類，對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個(gè)由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對象識別網(wǎng)絡(luò)，提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率，同時(shí)減少了計(jì)算開銷。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調(diào)之間交替的訓(xùn)練方法，使得統(tǒng)一的、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別系統(tǒng)能夠以接近實(shí)時(shí)的幀率運(yùn)行，然后在保持固定目標(biāo)的同時(shí)微調(diào)目標(biāo)檢測。云南光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行目標(biāo)識別。

低空經(jīng)濟(jì)成為當(dāng)下火熱的行業(yè)之一，各行各業(yè)都想利用無人機(jī)為自己服務(wù)，但是卻面臨一個(gè)問題，專業(yè)人才嚴(yán)重不足。有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，我國無人機(jī)經(jīng)營性企業(yè)已超過1.7萬家，全國實(shí)名登記的無人機(jī)已超過200萬架。而無人機(jī)人才的缺口卻多達(dá)100萬，這就給低空經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展按下了慢速鍵。各大高校陸續(xù)建設(shè)無人機(jī)專業(yè)，但是四年的教學(xué)路怎么也得一步一個(gè)腳印，為了應(yīng)對市場需求，只能從高效率的教學(xué)方法著手，讓學(xué)生更多的結(jié)合實(shí)際操作進(jìn)行學(xué)習(xí)，能夠讓學(xué)生在畢業(yè)之后更快的適應(yīng)工作需求，進(jìn)而提升穩(wěn)定就業(yè)的概率。

在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可以分為人工干涉和無人值守2種。系統(tǒng)提供了良好的人機(jī)界面，用戶可以通過系統(tǒng)的視頻顯示區(qū)觀看攝像機(jī)攝制的現(xiàn)場視頻，此時(shí)，用戶可以人工通過系統(tǒng)提供的按鈕以各種方式控制云臺，即人工可以干涉監(jiān)控的過程。系統(tǒng)在大部分情況下處于無人值守的工作狀態(tài)，當(dāng)監(jiān)控中心的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)收到外場設(shè)備的預(yù)警信號后，將自動(dòng)向攝像機(jī)云臺發(fā)出控制信號，控制攝像機(jī)將發(fā)生報(bào)警區(qū)域的圖像鎖定在監(jiān)視器上，并同時(shí)按系統(tǒng)的設(shè)定調(diào)整好焦距，視野大小等。然后系統(tǒng)自動(dòng)轉(zhuǎn)入運(yùn)動(dòng)檢測，檢測當(dāng)前區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，如果有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則系統(tǒng)給出目標(biāo)的一般性描述，提交給目標(biāo)跟蹤模塊，對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在這過程中，系統(tǒng)將作日志，記錄事故位置、時(shí)間等，同時(shí)對采集到的圖像作硬盤錄像。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

無人機(jī)的迅猛發(fā)展，使得無人機(jī)的反制技術(shù)也水漲船高，常見的有電子干擾、無人機(jī)識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術(shù)，通過在無人機(jī)攝像頭的基礎(chǔ)上加裝AI高性能圖像處理板，在算法的作用下，就具備無人機(jī)識別的功能，為無人機(jī)對抗創(chuàng)造條件。由于無人機(jī)飛行速度極快，因此針對于這樣環(huán)境下的AI識別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道，當(dāng)視頻幀率越高時(shí)，視頻越能夠體現(xiàn)畫面細(xì)節(jié)信息，而圖像識別算法正是逐幀進(jìn)行識別，因此，攝像頭捕捉到的畫面細(xì)節(jié)越多，識別的精度就會(huì)越高。RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。云南光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤

慧視RK3399圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無間隙信息化監(jiān)控。云南光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤

無人機(jī)在高速公路巡檢中的作用越來越突出，特別是在十一黃金周這樣的出行高峰，高速公路的安全和暢通至關(guān)重要。傳統(tǒng)的巡檢模式受到人力物力以及時(shí)空的限制，弊端很大，難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)大面積的監(jiān)控疏導(dǎo)。無人機(jī)靈活機(jī)動(dòng)的特點(diǎn)則能夠很好的彌補(bǔ)時(shí)空的局限，而想要進(jìn)一步減少人力物力的付出，則需要打造智能化的無人機(jī)，通過AI賦能，讓無人機(jī)更加聰明。打造智能化無人機(jī)可以在無人機(jī)吊艙的基礎(chǔ)上加裝高性能的AI圖像處理設(shè)備，成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板憑借6.0TOPS的算力，用在十一黃金周這樣的出行高峰期就能夠很好地勝任工作，板卡采用了國產(chǎn)化芯片RK3588，在算法的賦能下，能夠?qū)崿F(xiàn)高效巡檢。云南光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤