由于侵入的目標(biāo)的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監(jiān)控的場景，即背景往往比較復(fù)雜，只利用一個(gè)單幀圖像就找出移動的目標(biāo)是非常困難的。然而，目標(biāo)的運(yùn)動導(dǎo)致了其運(yùn)動時(shí)間內(nèi)，監(jiān)控場景圖像的連續(xù)變化，所以，使用圖像序列分析往往是比較有效的，而且適合于低信噪比的情況。由于監(jiān)控系統(tǒng)通常監(jiān)控的視野比較大，系統(tǒng)設(shè)置的環(huán)境較為惡劣，圖像傳輸?shù)木嚯x較遠(yuǎn)，從而導(dǎo)致圖像的信噪比不高，因此采用突出目標(biāo)的方法，需要在配準(zhǔn)的前提下進(jìn)行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術(shù)中，要研究的問題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系是什么關(guān)系，是簡單的圖像差的值，還是多幅之間差的最大值，還是其他的與圖像減法之間的其他函數(shù)關(guān)系，是尤其需要研究的。在研究中，研究如何差，如何自動得到差圖像的分割門限，如何減小背景和突出目標(biāo)是研究的方向。RK3399搭載AI智能算法，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別與跟蹤。可靠目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式

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(shí)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(shí)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)。陜西目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情國產(chǎn)化跟蹤板卡生產(chǎn)廠家—慧視光電。

在周界安防領(lǐng)域，傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報(bào)警功能。慧視AI圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進(jìn)行AI識別，當(dāng)出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時(shí)，監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標(biāo)人物，并向安保室發(fā)出警報(bào)，安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡，便于糾察。此外，針對于夜間監(jiān)控的不足，慧視雙光吊艙識別裝置能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像，白天通過可見光實(shí)現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫面，在夜晚通過紅外實(shí)現(xiàn)道路或者目標(biāo)區(qū)域的畫面成像，使得一些光線較差的區(qū)域也能實(shí)現(xiàn)清晰成像，避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區(qū)出入口、室外路口、周界、園區(qū)活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域，通過智能監(jiān)控聯(lián)動，實(shí)現(xiàn)小區(qū)全天候、24小時(shí)可視化報(bào)警監(jiān)控。通過及時(shí)預(yù)警通知，規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)小區(qū)的安全管理。

人工智能起源于上個(gè)世紀(jì)五十年代，被譽(yù)為新時(shí)代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展，為了使得計(jì)算機(jī)可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實(shí)世界的能力，六十年代初，人工智能衍生出了一個(gè)重要的分支，計(jì)算機(jī)視覺。在計(jì)算機(jī)視覺的研究過程中，學(xué)者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標(biāo)在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計(jì)其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”，一個(gè)新的學(xué)科——目標(biāo)跟蹤應(yīng)運(yùn)而生。目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支，在人機(jī)交互、安全監(jiān)控、自動駕駛、城市交通、軍領(lǐng)域、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用，其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域，并在接下來的視頻幀中對其進(jìn)行跟蹤慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。

用檢測器模型去解決跟蹤問題，遇到的比較大問題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測任務(wù)中，因?yàn)闄z測物體的類別是已知的，可以收集大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集，都有著上萬張圖片用于訓(xùn)練。而如果我們將跟蹤視為一個(gè)特殊的檢測任務(wù)，檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時(shí)候所指定的。這意味著能夠用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標(biāo)跟蹤算法可以有效的解決這個(gè)問題，通過AI自動圖像標(biāo)注平臺SpeedDP的大量模型部署訓(xùn)練，能夠有效解決數(shù)據(jù)訓(xùn)練不足的問題。智能圖像處理板在邊海防中的應(yīng)用。可靠目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式

RK3399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。可靠目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式

差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動目標(biāo)檢測方法，有其合理性，因?yàn)檫\(yùn)動能夠?qū)е聢D像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系，或當(dāng)前圖像與背景圖像之間的關(guān)系，尤其是圖像差的關(guān)系，能較好地體現(xiàn)出運(yùn)動所帶來的變化。復(fù)雜背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤由于有良好的應(yīng)用前景，成為當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點(diǎn)是監(jiān)控移動的目標(biāo)，它們或是非法侵入，或是通過關(guān)鍵的場景，總之是移動才帶來了對它們實(shí)施監(jiān)控的可能。因此尋找移動的目標(biāo)是圖像監(jiān)控的關(guān)鍵。可靠目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式