目標跟蹤算法具有不同的分類標準，可根據檢測圖像序列的性質分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據運動場景對象分為靜止背景目標跟蹤和運動背景下的目標跟蹤。由于基于區域的目標跟蹤算法用的是目標的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當目標未被遮擋時，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩定，對于跟蹤小目標效果很好，可信度高。但是在灰度級的圖像上進行匹配和全圖搜索，計算量較大，非常費時間，所以在實際應用中實用性不強；其次，算法要求目標不能有太大的遮擋及其形變，否則會導致匹配精度下降，造成運動目標的丟失。有沒有能夠進行目標跟蹤的產品？移動目標跟蹤技術

慧眼智能雙光AI成像組件是成都慧視光電技術有限公司在其研發的慧眼智能圖像處理板基礎上，集成了非制冷紅外、可見光相機于一體的智能檢測、識別產品，根據客戶的需求可搭配不同波段的相機產品。應用場景：該款產品可廣泛應用于森林防火、電站檢測、安防監控、智慧化工業檢測、機載吊艙、車載輔助、低空安防等各種光電觀瞄平臺。目標跟蹤：1.配合目標檢測，支持自主目標跟蹤。2.支持手動指定目標進行跟蹤。3.目標跟蹤算法具有抗遮擋能力。4.目標跟蹤算法具有適宜目標尺度變化的能力。5.輸出目標跟蹤信息。安徽目標跟蹤檢測慧視光電基于AI圖像處理的監控監管方案能夠實現安全生產。

視頻自動跟蹤系統，一般都是用在露天的、較大地域范圍的監控系統中，且邊跟蹤邊錄像。在自動跟蹤系統的發展上，jun用上的視頻自動跟蹤、毫米波雷達跟蹤以及激光雷達跟蹤等是比較成熟的；非jun用領域，存在一些固定畫面、攝像機從不運動的的目標檢測與跟蹤系統；基于帶紅外線的、常用在演播室或者會議室的、很近距離的跟蹤系統，目前主要局限于簡單背景(如室內環境下)、大目標(即目標在視頻圖像中占較大區域)，而且一般無法實現控制攝像機轉動來對目標進行跟蹤。

目標跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標的情況下，對目標進行特征提取，對感興趣區域進行分析；然后在后續圖像中找到相似的特征和感興趣區域，并對目標在下一幀中的位置進行預測。作為計算機視覺領域的一個熱點研究方向，目標跟蹤一直都是一項具有挑戰性的工作。目標跟蹤技術在導彈制導、智能監控系統、視頻檢索、無人駕駛、人機交互和工業機器人等領域具有重要的作用。從上世紀50年代目標跟蹤的起源到現今，盡管已有大量的研究成果，但是在復雜條件下實現實時準確的跟蹤依舊難以實現。給我推薦一個做跟蹤板卡的企業？

目標運動估計是根據目標在過去的位置對目標的運動規律加以總結，并以此對目標將來的運動狀態進行預測。正確的預測，可以縮小匹配的計算區域，大幅的降低匹配計算量。在視頻跟蹤系統中由于被跟蹤的目標處于運動狀態，為了把目標始終保持在攝像機視野之內，必須對攝像機加以控制。在實際應用中，攝像機被固定在云臺上，云臺本身不做平移運動，但可以控制云臺進行水平擺動和上下俯仰，從而帶動攝像機做相應運動。所以，對攝像機的控制就是對云臺的控制。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。移動目標跟蹤技術

慧視光電開發的RK3588跟蹤板智能目標識別及追蹤，讓目標無處可藏。移動目標跟蹤技術

傳統的監控系統需要依靠人對得到的監控視頻進行分析，耗時耗力。智能監控系統可以通過目標跟蹤、識別等技術自動實現對目標場景的分析和異常檢測。隨著深度學習在計算機視覺領域的快速發展，智能視頻分析技術已經成為安防企業競爭的關鍵，相關技術已經達到非常高的精度。傳統安防技術更多的是關注事后查證的有效性，但隨著高清攝像機的普及，如何利用這些資源使設備“活”起來，已經成為越來越多安防企業發展的重點。有了視頻分析，就可以及時發現視頻中的異常情況，從而及時做出反應，減少損失。移動目標跟蹤技術