2010年以前，目標跟蹤領域大部分采用一些經典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會對目標進行建模，比如利用目標的顏色分布來描述目標，然后計算目標在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區域。Meanshift適用于目標的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算，它的很多改進方法也一直適用至今。跟蹤板卡的定制哪家比較好？靠譜的目標跟蹤廠家電話

而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術，實現遠程快速維修，通過加裝高性能圖像處理板，機器人能夠精細電網缺陷以及損壞程度，并通過攝像頭實時回傳高清畫面，工程師只需要遠程操控機器人進行修補，實現精細縫合。整個過程只需要極少數的人員參與，整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時，極大地保障了電力供應。成都慧視光電采用RK3588開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，具備八核處理器，采用BTB傳輸接口，擁有極強傳輸能力，成都慧視能夠憑借豐富的經驗，快速集成開發SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過6.0TOPS的算力，以及豐富的接口定制，板卡能夠快速適配不同的無人機和機器人，用在我國西部電力運維領域，將是工程師打造智能化維護的關鍵技術。移動目標跟蹤聯系方式RV1126處理板如何實現目標的識別及跟蹤？

YOLO單卷積神經網絡在一次評價中直接從全圖中預測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓練并直接優化檢測性能，同時學習目標的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預測施加了嚴格的空間約束，限制了模型可以預測的相鄰項目的數量。成群出現的小物件，如鳥類，對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個由全深度CNN組成的單一統一對象識別網絡，提高了檢測的準確性和效率，同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區域方案微調之間交替的訓練方法，使得統一的、基于深度學習的目標識別系統能夠以接近實時的幀率運行，然后在保持固定目標的同時微調目標檢測。

目標識別算法是一種深度學習算法，其聰明程度需要我們不斷訓練，這就得益于大量的圖像標注，通過對車輛行駛環境的數據集的大量標注，能夠讓AI更加聰明，標注得越多，識別的精度就可能越高。但是大量的圖像標注跟工作顯然會耗費大量的時間精力。而慧視SpeedDP的出現很好地解決了這個問題。SpeedDP是一個深度學習AI算法訓練開發平臺，他能夠通過現有的算法模型或者自訓練一個算法模型，實現對新數據集的快速AI自動標注，以此反復，幫助使用者提升算法性能。能夠有效節約大量的時間。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。

對于目標被暫時遮擋的情況，通過設定目標狀態為暫時丟失狀態，并以上一次目標的位置和速度繼續對后續的目標位置進行預測，在后續圖像中可以再次重新找回目標。在攝像機控制時，采取估計提前量的控制策略也對跟蹤有很大的幫助。控制攝像機，使目標提前擺到視野中目標運動方向的另一側，可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時間和機會。在本實驗序列中尤為明顯，目標基本上保持由左上向右下運動的趨勢，根據對目標速度的估計，則攝像機提前將目標定為視野中心偏上偏左的區域，對目標運動加提前估計量。成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產化RV1126板的高性能圖像跟蹤板卡。陜西目標跟蹤技術

圖像識別跟蹤在邊海防領域應用前景廣闊！靠譜的目標跟蹤廠家電話

成都慧視開發的RK3588系列高性能圖像處理板Viztra-HE030，能夠在-40℃~65℃的環境中進行工作，用在寒冷的北方冬天電力巡檢領域，可以有效支撐無人機的穩定工作。此外，這款板卡的存儲溫度范圍在-55℃~75℃，遇到更加極端寒冷的天氣時，不使用也能夠有效抗寒。RK3588屬于旗艦機芯片，搭載八核64位CPU，主頻高達2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU，內置AI加速器NPU，可提供6Tops算力，用在電力巡檢領域能夠快速穩定處理復雜的場景，幫助進行保供電工作。靠譜的目標跟蹤廠家電話