目標(biāo)跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標(biāo)的情況下，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特征提取，對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行分析；然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域，并對(duì)目標(biāo)在下一幀中的位置進(jìn)行預(yù)測(cè)。作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向，目標(biāo)跟蹤一直都是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈制導(dǎo)、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索、無(wú)人駕駛、人機(jī)交互和工業(yè)機(jī)器人等領(lǐng)域具有重要的作用。從上世紀(jì)50年代目標(biāo)跟蹤的起源到現(xiàn)今，盡管已有大量的研究成果，但是在復(fù)雜條件下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的跟蹤依舊難以實(shí)現(xiàn)。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測(cè)的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。廣西質(zhì)量目標(biāo)跟蹤

對(duì)于目標(biāo)被暫時(shí)遮擋的情況，通過(guò)設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時(shí)丟失狀態(tài)，并以上一次目標(biāo)的位置和速度繼續(xù)對(duì)后續(xù)的目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測(cè)，在后續(xù)圖像中可以再次重新找回目標(biāo)。在攝像機(jī)控制時(shí)，采取估計(jì)提前量的控制策略也對(duì)跟蹤有很大的幫助?？刂茢z像機(jī)，使目標(biāo)提前擺到視野中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的另一側(cè)，可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時(shí)間和機(jī)會(huì)。在本實(shí)驗(yàn)序列中尤為明顯，目標(biāo)基本上保持由左上向右下運(yùn)動(dòng)的趨勢(shì)，根據(jù)對(duì)目標(biāo)速度的估計(jì)，則攝像機(jī)提前將目標(biāo)定為視野中心偏上偏左的區(qū)域，對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)加提前估計(jì)量。四川目標(biāo)跟蹤推薦廠家成都智能化目標(biāo)跟蹤供應(yīng)商。

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(jué)。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究過(guò)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(lái)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(jué)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(lái)的視頻幀中對(duì)其進(jìn)行跟蹤

作為社區(qū)的基本單元，小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán)，而在安防領(lǐng)域，小區(qū)更是守護(hù)家庭的門(mén)戶(hù)，如何更加高效的守護(hù)小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過(guò)技術(shù)的不斷革新，智慧安防逐漸成為這個(gè)方向。通過(guò)在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎(chǔ)上，應(yīng)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當(dāng)前先進(jìn)的信息化技術(shù)，對(duì)居民小區(qū)安防系統(tǒng)進(jìn)行智能化升級(jí)，加強(qiáng)對(duì)社區(qū)人、車(chē)、事、物、地、組織“信息進(jìn)行感知”，打造并集成出入口、智能門(mén)禁、信息卡口、移動(dòng)巡防、視頻監(jiān)控、報(bào)警聯(lián)防、信息發(fā)布、停車(chē)場(chǎng)、訪客、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng)，也包括智慧物管安防綜合平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚、統(tǒng)一管理?；垡昍K3399PRO圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。

云臺(tái)的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機(jī)的視野，因此對(duì)于云臺(tái)的控制必須謹(jǐn)慎且準(zhǔn)確。錯(cuò)誤的控制會(huì)使目標(biāo)從視野中消失，導(dǎo)致跟蹤的失敗。此外，如果云臺(tái)的控制幅度過(guò)小，可能會(huì)達(dá)不到目標(biāo)回到視野中心的目的，目標(biāo)也同樣極易丟失。相反如果在對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度有可靠估計(jì)的前提下，提前將目標(biāo)移到視野中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的另一側(cè)，將為此后跟蹤目標(biāo)贏得更多的時(shí)間，能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對(duì)于云臺(tái)的控制更為合理，應(yīng)該對(duì)于不同的情況采取不同的控制策略。對(duì)于情況的劃分主要取決于目標(biāo)的可靠性和速度的穩(wěn)定性?？焖僖苿?dòng)的汽車(chē)怎么鎖定跟蹤？湖南移動(dòng)目標(biāo)跟蹤

慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)。廣西質(zhì)量目標(biāo)跟蹤

用檢測(cè)器模型去解決跟蹤問(wèn)題，遇到的比較大問(wèn)題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測(cè)任務(wù)中，因?yàn)闄z測(cè)物體的類(lèi)別是已知的，可以收集大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。例如 VOC、COCO 等檢測(cè)數(shù)據(jù)集，都有著上萬(wàn)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(cè)任務(wù)，檢測(cè)物體的類(lèi)別是由用戶(hù)在首先幀的時(shí)候所指定的。這意味著能夠用來(lái)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(cè)器帶來(lái)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(wèn)題，通過(guò)AI自動(dòng)圖像標(biāo)注平臺(tái)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(wèn)題。廣西質(zhì)量目標(biāo)跟蹤