視頻監控中的多目標跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰性的任務，由于其在各個領域的潛在應用而引起了研究人員的大量關注。多目標跟蹤任務需要在每幀中單獨定位目標，這仍然是一個巨大的挑戰，因為目標的外觀會立即發生變化，并且會出現極端的遮擋。除此之外，多目標跟蹤框架需要執行多個任務，即目標檢測、軌跡估計、幀間關聯和重新識別。多目標跟蹤分為目標檢測和跟蹤兩個主要任務。為了區分組內對象，MTT算法將ID與在特定時間內保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關聯。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運動軌跡。RK3399圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。四川目標跟蹤檢測

在智慧農業領域可以分為人工干涉和無人值守2種。系統提供了良好的人機界面，用戶可以通過系統的視頻顯示區觀看攝像機攝制的現場視頻，此時，用戶可以人工通過系統提供的按鈕以各種方式控制云臺，即人工可以干涉監控的過程。系統在大部分情況下處于無人值守的工作狀態，當監控中心的計算機系統收到外場設備的預警信號后，將自動向攝像機云臺發出控制信號，控制攝像機將發生報警區域的圖像鎖定在監視器上，并同時按系統的設定調整好焦距，視野大小等。然后系統自動轉入運動檢測，檢測當前區域是否有運動目標，如果有運動目標，則系統給出目標的一般性描述，提交給目標跟蹤模塊，對目標進行跟蹤。在這過程中，系統將作日志，記錄事故位置、時間等，同時對采集到的圖像作硬盤錄像。人防目標跟蹤進貨價慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統的攝像頭只能獲取視頻數據，對于許多需要進行數據分析的行業來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數據中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標范圍進行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進行智能化改造，可以在傳統無人機吊艙中植入成都慧視開發的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎，剩下的就需要對自身算法進行不斷優化提升。

基于視頻目標檢測和跟蹤的一般流程是：通過目標檢測，找到目標；對目標特征進行描述，初步估計目標的運動矢量；根據運動狀態，進入目標跟蹤，對傳感器的姿態，比如水平方位、垂直方位和焦距等進行調整；跟蹤到目標后，對目標特征進行更新，并對目標的運動進行預測后，進入下一輪的跟蹤過程。目標跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術細節很多。慧視光電開發的高性能目標跟蹤圖像跟蹤板在自研目標跟蹤算法的作用下，能夠實現高精度低延遲的視頻目標鎖定跟蹤。RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。

在很長一段時間內，傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監控糧庫，一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復雜的糧庫環境，一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。網絡目標跟蹤

工程師以RK3399核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。四川目標跟蹤檢測

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。四川目標跟蹤檢測