移动目标跟踪互惠互利

成都慧视光电技术有限公司的RV1126图像处理板采用国产高性能CPU，搭载自研目标检测及跟踪算法。半径18.5mm，厚度4mm，功耗小于6W。具有体积小、功耗低、目标检测准确、跟踪稳定等优点。可广泛应用于体积要求较高的场景。视频输入：可接收MIPICSI/LVDS/SubLVDS视频输入信号，预设I2C配置接口。视频输出：用GS2972芯片将BT.1120信号转换成SDI信号，支持SDI高清视频输出。应用场景：该产品可广泛应用于体积要求较高的场景，以及机载吊舱、车载辅助、边海防监控、森林防火、电站检测、智能周界等。慧视光电开发的慧视AI图像处理板，采用了国产高性能CPU。移动目标跟踪互惠互利

面对城市治理中高度碎片化和多样性的治理场景，如城管业务中占道经营、乱扔乱倒、乱搭乱建、乱停乱放等现象，可借助开发平台的能力引擎，高效完成定制化算法的开发来辅助人工监管。诸如慧视光电此类企业，基于行业硬件设备，运用自身的图像算法和硬件平台开发优势，推出了系列国产化图像检测与跟踪智能处理板。由于每个地区所面临的城市治理问题兼具共通性和个性化，因此从方案设计成本及高效交付的角度来看，采用中台架构依旧是相当有实用性的建设思路。中台框架可以针对不同的场景灵活地调取适用的算法、边端硬件设备以及云端的SaaS服务，快速针对场景的变化进行方案的调整与适配，从而完成方案的复用，减少低效的重复建设。电力应急目标跟踪好选择RV1126处理板，智慧视觉应用开发板。

跟踪任务与检测任务有着密切的关系。从输入输出的形式上来看，这两个任务是极为相似的。它们均以图片（或者视频帧）作为模型的输入，经过处理后，输出一堆目标物置的矩形框。它们之间比较大的区别体现在对“目标物体”的定义上。对于检测任务来说，目标物体属于预先定义好的某几个类别，如图1左图所示；而对于跟踪任务来说，目标物体指的是在首帧中所指定的跟踪个体，如图1右图所示。实际上，如果我们将每一个跟踪的个体当成是一个类别的话，跟踪任务甚至能被当成是一种特殊的检测任务，称为个体检测（Instance Detection）。

视觉目标跟踪是指在视频图像序列的各帧图像中找到被跟踪的目标。基于区域的跟踪的基本思想是通过图像分割或预先人为确定，提取包含着运动目标的运动变化的区域范围作为匹配的目标模板，然后把目标模板与实时图像在所有可能位置上进行叠加，然后计算某种图像相似性度量的相应值，其比较大相似性相对应的位置就是目标的位置，Jorge等人提出的区域跟踪算法不仅利用了分割结果来给跟踪提供信息，同时也能利用跟踪所提供的信息改善分割效果，把连续帧的目标匹配起来跟踪目标。成都慧视光电技术有限公司推出基于全国产化RK3588板的高性能图像跟踪板卡。

YOLO算法具有以下几个明显的优势：快速高效：YOLO算法采用单次前向传播的方式进行目标检测和跟踪，相比传统方法的多次扫描图像，速度更快，适用于实时应用。准确性较高：通过引入先进的卷积神经网络和相关技术，YOLO算法在目标定位和类别预测方面具有较高的准确性。多尺度处理：YOLO算法通过特征金字塔网络和多尺度预测技术，可以处理不同大小的目标，并保持对小目标的有效检测。端到端训练：YOLO算法可以进行端到端的训练，避免了多阶段处理的复杂性，简化了算法的实现和使用。RK3399处理板如何实现目标的识别及跟踪？电力应急目标跟踪好选择

Viztra-LE034图像处理板识别概率超过85%。移动目标跟踪互惠互利

序列图像的差异通常是运动目标检测和跟踪的出发点，认为目标的运动是图像差异的根本原因。但是，这是建立在背景本身不运动的前提下的。因此，在许多跟踪系统中，比如车载，由于车的振动导致传感器位置的变化，表现在图像上就是背景的运动，因此在做差图像和背景自动更新之前，都必须先经过配准，即让所有图像在都同一个坐标系之下，以消除背景的运动。在不同的应用场合，配准的方法多种多样，比如当两个图像之间只有平移变化时，计算出它们的平移量即可实现配准；由于平移变化对图像的相位信息影响较大，在频率域利用相位相关可以实现配准。移动目标跟踪互惠互利