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(dòng)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(duì)其進(jìn)行跟蹤成都慧視開發(fā)的RK3588跟蹤板怎么樣??？快速目標(biāo)跟蹤市場報(bào)價(jià)

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(dòng)的目標(biāo)是非常困難的。然而，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致了其運(yùn)動(dòng)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(dòng)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。比較好的目標(biāo)跟蹤應(yīng)用智能跟蹤板在無人機(jī)的應(yīng)用 。

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(shí)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(dòng)軌跡，便于糾察。此外，針對(duì)于夜間監(jiān)控的不足，慧視雙光吊艙識(shí)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(dòng)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(dòng)，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。

另外，經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點(diǎn)的光流跟蹤，在目標(biāo)上提取一些特征點(diǎn)，然后在下一幀計(jì)算這些特征點(diǎn)的光流匹配點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過程中，需要不斷補(bǔ)充新的特征點(diǎn)，刪除置信度不佳的特征點(diǎn)，以此來適應(yīng)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點(diǎn)的來表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后，經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄，這主要是因?yàn)檫@些經(jīng)典方法無法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化，它們的魯棒性和準(zhǔn)確度都被前沿的算法所超越，但是，了解它們對(duì)理解跟蹤過程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的應(yīng)用，常常被當(dāng)作一種重要的輔助手段?；垡暪怆娭铝τ诟櫚蹇ǘㄖ?。

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)?；趨^(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(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)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(duì)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)。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。哪里有目標(biāo)跟蹤要多少錢

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片?？焖倌繕?biāo)跟蹤市場報(bào)價(jià)

安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過程中不變的話題。當(dāng)前，我國建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段，不少建筑工地陸續(xù)開工，建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會(huì)各界的關(guān)注。該行業(yè)以事故高發(fā)、危險(xiǎn)系數(shù)高而聞名，建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學(xué)危險(xiǎn)以及涉及重型機(jī)械和車輛的環(huán)境中。一般情況下，工地開工都會(huì)對(duì)工人進(jìn)行安全教育培訓(xùn)，并且設(shè)有安全監(jiān)管人員，但純?nèi)肆ΡO(jiān)管，常常因?yàn)槭韬龃笠忉劤杀瘎?。加入科技的力量如監(jiān)控等設(shè)備來輔助人力監(jiān)管是一個(gè)很好的補(bǔ)充，但是傳統(tǒng)監(jiān)控也需要人守在屏幕前，也具有不小的弊端。于是，慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案就應(yīng)運(yùn)而生?？焖倌繕?biāo)跟蹤市場報(bào)價(jià)