耐用目标跟踪技术

由于侵入的目标的形状和颜色等特征是难以固定的，再加上监控的场景，即背景往往比较复杂，只利用一个单帧图像就找出移动的目标是非常困难的。然而，目标的运动导致了其运动时间内，监控场景图像的连续变化，所以，使用图像序列分析往往是比较有效的，而且适合于低信噪比的情况。由于监控系统通常监控的视野比较大，系统设置的环境较为恶劣，图像传输的距离较远，从而导致图像的信噪比不高，因此采用突出目标的方法，需要在配准的前提下进行多帧能量积累和噪声抑制。在该技术中，要研究的问题有，相邻的两幅或多幅图像之间的关系是什么关系，是简单的图像差的值，还是多幅之间差的最大值，还是其他的与图像减法之间的其他函数关系，是尤其需要研究的。在研究中，研究如何差，如何自动得到差图像的分割门限，如何减小背景和突出目标是研究的方向。工程师以RK3399PRO核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。耐用目标跟踪技术

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。流畅目标跟踪检测慧视光电的RK3588跟踪板怎么样？

目标跟踪算法具有不同的分类标准，可根据检测图像序列的性质分为可见光图像跟踪和红外图像跟踪；又可根据运动场景对象分为静止背景目标跟踪和运动背景下的目标跟踪。由于基于区域的目标跟踪算法用的是目标的全局信息，比如灰度、色彩、纹理等。因此当目标未被遮挡时，跟踪精度非常高、跟踪非常稳定，对于跟踪小目标效果很好，可信度高。但是在灰度级的图像上进行匹配和全图搜索，计算量较大，非常费时间，所以在实际应用中实用性不强；其次，算法要求目标不能有太大的遮挡及其形变，否则会导致匹配精度下降，造成运动目标的丢失。

目标跟踪（Target Tracking）是近年来计算机视觉领域比较活跃的研究方向之一，它包含从目标的图像序列中检测、分类、识别、跟踪并对其行为进行理解和描述，属于图像分析和理解的范畴。从技术角度而言，目标跟踪的研究内容相当丰富，主要涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识；同时，动态场景中运动的快速分割、目标的非刚性运动、目标自遮挡和目标之间互遮挡的处理等问题也为目标跟踪研究带来了一定的挑战。由于目标跟踪在视频会议、安全监控、导弹制导、医疗诊断、高级人机交互及基于内容的图像存储与检索等方面具有广泛的应用前景和潜在的经济价值。成都慧视光电技术有限公司推出基于全国产化RV1126板的高性能图像跟踪板卡。

现在城市里面植被丰富，天气干燥时加上不少树林落叶、枯枝和枯草，在室外烧纸、点火或乱扔烟头，就会容易引起火灾。国家明令禁止在公共场所吸烟，因此除了法律的约束，更加便捷的手段应该予以应用来弥补人力监管的不足。在火星识别领域，慧视光电开发的RV1126图像处理板，凭借小巧精悍的性能，优异的识别能力，具有重要作用。通过在传统监控、摄像头等设备中内置RV1126图像处理板，板卡将自带目标识别算法，能够对微小火星起到精确识别的功能，一旦目标区域出现火星，就能立刻向监管人员发出警报。反应时间越快，就越能杜绝火灾的发生，而快速响应的火星识别技术就是人力监管的得力帮手。慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。多系统适配目标跟踪功效

成都RK3399智能跟踪板提供商。耐用目标跟踪技术

人工智能起源于上个世纪五十年代，被誉为新时代工业发展的引擎。随着技术的发展，为了使得计算机可以拥有像人眼一样感知、分析、处理现实世界的能力，六十年代初，人工智能衍生出了一个重要的分支，计算机视觉。在计算机视觉的研究过程中，学者们为了阐述“根据目标在视频中的某一帧状态来估计其在后续帧中的状态”，一个新的学科——目标跟踪应运而生。目标跟踪是计算机视觉和机器人研发领域的重要分支，在人机交互、安全监控、自动驾驶、城市交通、军领域、医疗诊断等领域都发挥了重要的作用，其主要功能就是在视频图像中遍历感兴趣的区域，并在接下来的视频帧中对其进行跟踪耐用目标跟踪技术