靠谱的目标跟踪经验丰富

随着社区等安防向着智能化的进一步发展，越来越多的领域对传统意义上的视频监控提出了更加的严格要求，虽然传统监控系统已经可以满足人们“眼见为实”的要求，但同时这种监控系统要求监控人员不得不始终看着监视屏幕，获得视频信息，通过人为的理解和判断，才能得到相应的结论，做出相应的决策。因此，让监控人员长期盯着众多的电视监视器成了一项非常繁重的任务。特别在一些监控点较多的情况下，监控人员几乎无法做到完整的监控。Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。靠谱的目标跟踪经验丰富

目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，并得到广泛应用。相机的跟踪对焦、无人机的自动目标跟踪等都需要用到了目标跟踪技术。另外还有特定物体的跟踪，比如人体跟踪，交通监控系统中的车辆跟踪，人脸跟踪和智能交互系统中的手势跟踪等。简单来说，目标跟踪就是在连续的视频序列中，建立所要跟踪物体的位置关系，得到物体完整的运动轨迹。给定图像首帧的目标坐标位置，计算在下一帧图像中目标的确切位置。在运动的过程中，目标可能会呈现一些图像上的变化，比如姿态或形状的变化、尺度的变化、背景遮挡或光线亮度的变化等。目标跟踪算法的研究也围绕着解决这些变化和具体的应用展开。流畅目标跟踪产品慧视光电对RV1126跟踪板进行二次开发，实现AI智能应用。

另外，经典的跟踪方法还有基于特征点的光流跟踪，在目标上提取一些特征点，然后在下一帧计算这些特征点的光流匹配点，统计得到目标的位置。在跟踪的过程中，需要不断补充新的特征点，删除置信度不佳的特征点，以此来适应目标在运动中的形状变化。本质上可以认为光流跟踪属于用特征点的来表征目标模型的方法。在深度学习和相关滤波的跟踪方法出现后，经典的跟踪方法都被舍弃，这主要是因为这些经典方法无法处理和适应复杂的跟踪变化，它们的鲁棒性和准确度都被前沿的算法所超越，但是，了解它们对理解跟踪过程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的应用，常常被当作一种重要的辅助手段。

视觉目标跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运动参数，如位置、速度、加速度和运动轨迹等，从而进行下一步的处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的检测任务。根据跟踪目标的数量可以将跟踪算法分为单目标跟踪与多目标跟踪。相比单目标跟踪而言，多目标跟踪问题更加复杂和困难。多目标跟踪问题需要考虑视频序列中多个单独目标的位置、大小等数据，多个目标各自外观的变化、不同的运动方式、动态光照的影响以及多个目标之间相互遮挡、合并与分离等情况均是多目标跟踪问题中的难点。慧视RK3399图像跟踪板支持目标跟踪识别目标（人、车）。

基于视频目标检测和跟踪的一般流程是：通过目标检测，找到目标；对目标特征进行描述，初步估计目标的运动矢量；根据运动状态，进入目标跟踪，对传感器的姿态，比如水平方位、垂直方位和焦距等进行调整；跟踪到目标后，对目标特征进行更新，并对目标的运动进行预测后，进入下一轮的跟踪过程。目标跟踪检测与跟踪涉及到的技术细节很多。慧视光电开发的高性能目标跟踪图像跟踪板在自研目标跟踪算法的作用下，能够实现高精度低延迟的视频目标锁定跟踪。AI图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。甘肃人防目标跟踪

推荐使用慧视光电的跟踪板卡。靠谱的目标跟踪经验丰富