新疆工业目标跟踪

当两个图像之间还有旋转或比例变化时，往往使用基于控制点的方法进行图像配准。所谓特征点匹配就是在一帧图像中寻找具有不变性质的结构—特征点，例如，灰度局部极大值、局部边缘、角等，与另一帧图像中的同类特征点作匹配，从而求得该两帧图像之间的变换关系。从现实的观点看，在全部特征点中，只有部分能得到正确的匹配，这是因为特征点寻找算法并非完美无缺。特征点匹配方法具有：处理的数据量不断减少、可能匹配的数目少于互相关方法和受照度、几何的变化影响较小的优点。根据具体的振动情况，选择合适的特征点和速度较快的匹配策略是该任务研究的重点。目前的研究工作都致力于图像间的自动配准，如直接相关匹配，基于图像分割技术的配准，利用封闭轮廓的形心作为控制点的配准等。RK3399图像处理板识别概率超过85%。新疆工业目标跟踪

视觉跟踪技术是计算机视觉领域（人工智能分支）的一个重要课题，有着重要的研究意义；且在导弹制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究，视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展，使得视觉跟踪算法不只是局限于传统的机器学习方法，更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习（神经网络）和相关滤波器等方法，并取得了鲁棒（robust）、精确、稳定的结果。低压线目标跟踪慧视AI板卡能够凸显AI的智慧之能，变被动为主动，提供多种能主动预警的视频分析和人脸识别黑白名单管理。

人工智能的三个技术关键点：硬件平台、软件功能算法、底层算法异构平台。硬件平台因为要支撑深度学习等大规模并行计算的需要，这就对AI芯片的CPU、GPU要求较高以做到更好的储备数据、加速计算过程，在做好AI芯片选型后，只需要结合市场的需求做好电气接口即可。软件应用算法随着技术的积累，大部分厂家基本掌握了应用层面的算能，提升空间短期内不会出现大的跳跃。底层软件异构平台承载着硬件的选型、应用软件的算能，异构平台设计的优劣直接影响着硬件的设计水平及算能的实现能力。目前很多厂商采取使用公用软件平台，快速的实现软件功能，在AI芯片更新或者替换时，需要重新设计开发，消耗大量的人力、物力、时间。

成都慧视光电技术有限公司的RK3588图像处理板同之前的RK3399pro图像处理板对比：CPU方面：3588CPU架构更先进，核心数8核（4大4小），rk3399pro只有6核（2大4小）；NPU方面：rk3399pro算力3.0TOPS，rk3588算力6.0TOPS。（算力是NPU的一种评估方法，算力越高，检测帧率越高）；视频输入输出接口方面：RK3399PRO支持2组MIPI-CSI输入，1组HDMI、1组MIPI-DSI输出RK3588支持1组HDMI、2组MIPI-CSI、1组DVP输入，2组HDMI、2组MIPI、1组BT1120输出；视频编解码器方面：rk3399pro支持H264，不支持H265，rk3588支持H264、H265，系统上：rk3399pro不支持RT实时系统，RK3588支持RT实时系统。慧视微型双光吊舱非常适用于无人机领域。

视频自动跟踪系统，一般都是用在露天的、较大地域范围的监控系统中，且边跟踪边录像。在自动跟踪系统的发展上，jun用上的视频自动跟踪、毫米波雷达跟踪以及激光雷达跟踪等是比较成熟的；非jun用领域，存在一些固定画面、摄像机从不运动的的目标检测与跟踪系统；基于带红外线的、常用在演播室或者会议室的、很近距离的跟踪系统，目前主要局限于简单背景(如室内环境下)、大目标(即目标在视频图像中占较大区域)，而且一般无法实现控制摄像机转动来对目标进行跟踪。慧视RV1126图像跟踪板支持目标跟踪识别目标（人、车）。高性能目标跟踪哪里买

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目标跟踪算法具有不同的分类标准，可根据检测图像序列的性质分为可见光图像跟踪和红外图像跟踪；又可根据运动场景对象分为静止背景目标跟踪和运动背景下的目标跟踪。由于基于区域的目标跟踪算法用的是目标的全局信息，比如灰度、色彩、纹理等。因此当目标未被遮挡时，跟踪精度非常高、跟踪非常稳定，对于跟踪小目标效果很好，可信度高。但是在灰度级的图像上进行匹配和全图搜索，计算量较大，非常费时间，所以在实际应用中实用性不强；其次，算法要求目标不能有太大的遮挡及其形变，否则会导致匹配精度下降，造成运动目标的丢失。新疆工业目标跟踪