隨著社區(qū)等安防向著智能化的進(jìn)一步發(fā)展，越來(lái)越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴(yán)格要求，雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿(mǎn)足人們“眼見(jiàn)為實(shí)”的要求，但同時(shí)這種監(jiān)控系統(tǒng)要求監(jiān)控人員不得不始終看著監(jiān)視屏幕，獲得視頻信息，通過(guò)人為的理解和判斷，才能得到相應(yīng)的結(jié)論，做出相應(yīng)的決策。因此，讓監(jiān)控人員長(zhǎng)期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項(xiàng)非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點(diǎn)較多的情況下，監(jiān)控人員幾乎無(wú)法做到完整的監(jiān)控。慧視光電開(kāi)發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。黑龍江國(guó)產(chǎn)目標(biāo)跟蹤

SpeedDP作為一個(gè)服務(wù)型AI平臺(tái)，它能提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開(kāi)發(fā)功能。平臺(tái)所需算法并不是固定的，使用者可以根據(jù)自身實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行AI算法的定制化開(kāi)發(fā)，例如平臺(tái)經(jīng)過(guò)不斷的迭代，目前能夠支持YOLOv8系列算法進(jìn)行圖像標(biāo)注。SpeedDP這個(gè)平臺(tái)使用起來(lái)十分簡(jiǎn)便，在圖像標(biāo)注領(lǐng)域其基本使用方法是：1.首先有一個(gè)比較好的預(yù)選模型2.用這個(gè)預(yù)選模型做自動(dòng)標(biāo)注3.后期人工審核修正安全目標(biāo)跟蹤銷(xiāo)售廠(chǎng)家智能目標(biāo)識(shí)別及追蹤，讓目標(biāo)無(wú)處可藏。

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。控制攝像機(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。

無(wú)人機(jī)在軍備領(lǐng)域有著突出作用，它不僅能幫助進(jìn)行信息偵查，還能進(jìn)行智能炮彈高空精細(xì)打擊。其中，在智能精細(xì)打擊領(lǐng)域，少不了人工智能的參與。通過(guò)人工智能的控制分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)打擊目標(biāo)的AI識(shí)別。選擇這樣的方式，能夠減少末端打擊時(shí)對(duì)方電子干擾的影響，盡可能保證無(wú)人機(jī)的重復(fù)使用，圖像處理設(shè)備顯然比無(wú)人機(jī)本身更加經(jīng)濟(jì)。除了硬件方面，要實(shí)現(xiàn)這樣的精細(xì)打擊，算法的能力至關(guān)重要。在實(shí)際應(yīng)用落地之前就需要大量的模擬試驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證算法的識(shí)別能力，這個(gè)過(guò)程周期不可估量。傳統(tǒng)方式下，需要大量的外場(chǎng)測(cè)試驗(yàn)證，整個(gè)流程繁瑣費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而這個(gè)工具的出現(xiàn)，則很好的優(yōu)化了這個(gè)過(guò)程。慧視微型雙光吊艙非常適用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合是一個(gè)多維度的技術(shù)整合過(guò)程，涉及數(shù)據(jù)的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎(chǔ)在于如何有效地利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的海量數(shù)據(jù)，并借助人工智能技術(shù)進(jìn)行深入分析和應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，包括各種傳感器和執(zhí)行器，是數(shù)據(jù)收集的前線(xiàn)。它們能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)和用戶(hù)行為，生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和決策的基礎(chǔ)。人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的能力是其與物聯(lián)網(wǎng)融合的關(guān)鍵。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，可以從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)中識(shí)別模式、預(yù)測(cè)趨勢(shì)和發(fā)現(xiàn)異常。這些分析結(jié)果為智能決策提供了依據(jù)。Viztra-LE034圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。移動(dòng)目標(biāo)跟蹤功能

成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國(guó)產(chǎn)化RV1126板的高性能圖像跟蹤板卡。黑龍江國(guó)產(chǎn)目標(biāo)跟蹤

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(guò)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(lái)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(lái)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(wú)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(guò)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。黑龍江國(guó)產(chǎn)目標(biāo)跟蹤