目標(biāo)檢測和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要任務(wù)之一。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，YOLO（You Only Look Once）算法在目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域引起了廣關(guān)注。YOLO算法是一種在實(shí)時目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一系列先進(jìn)技術(shù)，YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性方面取得了明顯的進(jìn)展。然而，仍然有一些挑戰(zhàn)需要解決，如目標(biāo)尺度變化、小目標(biāo)檢測和復(fù)雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的不斷發(fā)展，YOLO算法有望在實(shí)時目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行目標(biāo)識別。湖北可靠目標(biāo)跟蹤

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評價中直接從全圖中預(yù)測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能，同時學(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)時的幀率運(yùn)行，然后在保持固定目標(biāo)的同時微調(diào)目標(biāo)檢測。人防目標(biāo)跟蹤多少錢目標(biāo)跟蹤圖像分析是人工智能的重要組成部分。

目前，采用圖像識別技術(shù)來實(shí)現(xiàn)無人機(jī)規(guī)避其他障礙物是一個有效的方法。通過在無人機(jī)上植入圖像識別模塊，這個模塊由圖像處理板和相機(jī)組合而成，通過算法的賦能，就能針對不同物體實(shí)現(xiàn)快速AI識別，然后實(shí)現(xiàn)規(guī)避。而在圖像處理板的選擇上，成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板就十分合適。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)設(shè)計(jì)而成，外形呈圓形，體積小巧，尺寸為Ф38mm*12mm，重量只有12g，用在無人機(jī)上不會過多占用空間。此外，該板卡功耗≤4W，也不會增加無人機(jī)的續(xù)航負(fù)擔(dān)。

目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，可根據(jù)檢測圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運(yùn)動場景對象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運(yùn)動背景下的目標(biāo)跟蹤。由于基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法用的是目標(biāo)的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當(dāng)目標(biāo)未被遮擋時，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定，對于跟蹤小目標(biāo)效果很好，可信度高。但是在灰度級的圖像上進(jìn)行匹配和全圖搜索，計(jì)算量較大，非常費(fèi)時間，所以在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)用性不強(qiáng)；其次，算法要求目標(biāo)不能有太大的遮擋及其形變，否則會導(dǎo)致匹配精度下降，造成運(yùn)動目標(biāo)的丟失。RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。

視覺目標(biāo)跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標(biāo)。基于區(qū)域的跟蹤的基本思想是通過圖像分割或預(yù)先人為確定，提取包含著運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標(biāo)模板，然后把目標(biāo)模板與實(shí)時圖像在所有可能位置上進(jìn)行疊加，然后計(jì)算某種圖像相似性度量的相應(yīng)值，其比較大相似性相對應(yīng)的位置就是目標(biāo)的位置，Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結(jié)果來給跟蹤提供信息，同時也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果，把連續(xù)幀的目標(biāo)匹配起來跟蹤目標(biāo)。慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。廣東目標(biāo)跟蹤批發(fā)商

RK3588作為工業(yè)級圖像處理板能夠進(jìn)行大量的目標(biāo)識別信息處理。湖北可靠目標(biāo)跟蹤

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，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，識別的精度就會越高。湖北可靠目標(biāo)跟蹤