從軟件的角度來看，整個視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數(shù)據(jù)庫，運動檢測，目標(biāo)跟蹤，報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點，是實現(xiàn)目標(biāo)檢測和跟蹤的關(guān)鍵，如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標(biāo)的檢測和跟蹤是緊密結(jié)合的。檢測是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標(biāo)的信息(如目標(biāo)的位置，大小，模式和速度估計等)，而跟蹤則是檢測的延續(xù)，實時利用檢測得到的知識去驗證目標(biāo)的存在。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。陜西目標(biāo)跟蹤技術(shù)

用檢測器模型去解決跟蹤問題，遇到的比較大問題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測任務(wù)中，因為檢測物體的類別是已知的，可以收集大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集，都有著上萬張圖片用于訓(xùn)練。而如果我們將跟蹤視為一個特殊的檢測任務(wù)，檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時候所指定的。這意味著能夠用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標(biāo)跟蹤算法可以有效的解決這個問題，通過AI自動圖像標(biāo)注平臺SpeedDP的大量模型部署訓(xùn)練，能夠有效解決數(shù)據(jù)訓(xùn)練不足的問題。陜西目標(biāo)跟蹤生產(chǎn)企業(yè)RK3588處理板，智慧視覺應(yīng)用開發(fā)板。

在如今的作業(yè)中，無人機路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查，展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。像高速施工工地這樣的環(huán)境下，施工方為了保障施工安全，就需要對施工范圍進(jìn)行嚴(yán)格管控，傳統(tǒng)的人工巡查效率低，受限于地形、時間等問題，容易出現(xiàn)盲點。相比人工，利用無人機進(jìn)行AI識別則可以逐幀圖像監(jiān)測，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，幾乎不會遺漏任何信息。而交通管理部門，則可以利用無人機快速到底事故地點進(jìn)行疏導(dǎo)，緩解交通壓力。

成都慧視開發(fā)Viztra-HE030圖像處理板就十分合適，工業(yè)級芯片RK3588的加持下，至高輸出6.0TOPS的算力，足以滿足工業(yè)檢測需求。而像背景稍微簡單的地面人、車，湖面船舶的檢測，如果不是特殊需求，選擇性能適中的Viztra-ME025圖像處理板就能夠滿足需求。板卡采用國內(nèi)智能AI芯片RK3399Pro，基于雙Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU結(jié)構(gòu)；CPU主頻1.8GHz；能夠輸出3.0TOPS的算力，在我司高精尖目標(biāo)識別算法的賦能下，就能夠?qū)崿F(xiàn)人車船的檢測識別?；垡曃⑿碗p光吊艙非常適用于無人機領(lǐng)域。

目標(biāo)運動估計是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對目標(biāo)的運動規(guī)律加以總結(jié)，并以此對目標(biāo)將來的運動狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。正確的預(yù)測，可以縮小匹配的計算區(qū)域，大幅的降低匹配計算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運動狀態(tài)，為了把目標(biāo)始終保持在攝像機視野之內(nèi)，必須對攝像機加以控制。在實際應(yīng)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(jìn)行水平擺動和上下俯仰，從而帶動攝像機做相應(yīng)運動。所以，對攝像機的控制就是對云臺的控制。RK3588跟蹤板如何實現(xiàn)目標(biāo)的識別及跟蹤？重慶可靠目標(biāo)跟蹤

成都這邊做跟蹤板卡的企業(yè)有沒有？陜西目標(biāo)跟蹤技術(shù)

長時間一直進(jìn)行這樣的圖像標(biāo)注工作，那無疑是枯燥而乏味的，手酸不說，更多的是精神上的折磨，進(jìn)而效率大打折扣。但這又是算法提升的必要途徑，無法跳過，當(dāng)項目緊急時，甚至需要多人加班加點趕進(jìn)度。這樣的痛苦現(xiàn)狀急需改變！慧視光電的算法工程師為了提高這一的效率，開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP。它的基本邏輯是基于一個手動標(biāo)注一定量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，形成一個可用的預(yù)選模型（如果已有模型可以直接使用），然后訓(xùn)練一定階段后，可以評估此模型的能力，如果能夠滿足使用就可以對相同目標(biāo)的新數(shù)據(jù)集（未進(jìn)行任何標(biāo)注）進(jìn)行AI自動化標(biāo)注。這一過程的省去了大量需要對新數(shù)據(jù)集的手動拉框工作，同時也在不斷反哺此模型算法，幫助提升性能。陜西目標(biāo)跟蹤技術(shù)