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另外，经典的跟踪方法还有基于特征点的光流跟踪，在目标上提取一些特征点，然后在下一帧计算这些特征点的光流匹配点，统计得到目标的位置。在跟踪的过程中，需要不断补充新的特征点，删除置信度不佳的特征点，以此来适应目标在运动中的形状变化。本质上可以认为光流跟踪属于用特征点的来表征目标模型的方法。在深度学习和相关滤波的跟踪方法出现后，经典的跟踪方法都被舍弃，这主要是因为这些经典方法无法处理和适应复杂的跟踪变化，它们的鲁棒性和准确度都被前沿的算法所超越，但是，了解它们对理解跟踪过程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的应用，常常被当作一种重要的辅助手段。智能图像处理板在边海防中的应用。高性能目标跟踪推荐厂家

在周界安防领域，传统的摄像头有画无声并不具备报警功能。慧视AI图像处理板能够赋能监控进行AI识别，当出现可疑人物有翻越等入侵行为时，监控能够立即锁定跟踪目标人物，并向安保室发出警报，安保室人员能够通过监控的AI跟踪锁定找到可疑人员的移动轨迹，便于纠察。此外，针对于夜间监控的不足，慧视双光吊舱识别装置能够实现昼夜成像，白天通过可见光实现区域的监控画面，在夜晚通过红外实现道路或者目标区域的画面成像，使得一些光线较差的区域也能实现清晰成像，避免被可疑人员钻空。这样就能在小区出入口、室外路口、周界、园区活动空间、地下室以及高空抛物防控等重要区域，通过智能监控联动，实现小区全天候、24小时可视化报警监控。通过及时预警通知，规避安全风险，实现小区的安全管理。高性能目标跟踪推荐厂家跟踪算法能够支持定制不？

每年我国校园事件、安全事故时有发生，每一次事故的背后都牵动着几个家庭的心，引发普遍的社会讨论。虽然问题的起因可能是多方面的，但是如何及时发现并制止是一个当前我们急需解决的问题。当前学校大多采用的是雇佣保安巡逻或者固定摄像头监控，但是并不能有效的解决问题，更多的是事后取证用。随着智能图像分析技术的的发展，我们在有限的摄像头监控范围内对人的行为进行分析，并对可疑行为及时报警，提醒安保的注意，及时处理，比如攀高行为分析、打架行为分析等等。

目标跟踪是在首帧中给定待跟踪目标的情况下，对目标进行特征提取，对感兴趣区域进行分析；然后在后续图像中找到相似的特征和感兴趣区域，并对目标在下一帧中的位置进行预测。作为计算机视觉领域的一个热点研究方向，目标跟踪一直都是一项具有挑战性的工作。目标跟踪技术在导弹制导、智能监控系统、视频检索、无人驾驶、人机交互和工业机器人等领域具有重要的作用。从上世纪50年代目标跟踪的起源到现今，尽管已有大量的研究成果，但是在复杂条件下实现实时准确的跟踪依旧难以实现。RK3399PRO图像处理板识别概率超过85%。

目标检测与目标跟踪这两个任务有着密切的联系。针对目标跟踪任务，微软亚洲研究院提出了一种通过目标检测技术来解决的新视角，采用简洁、统一而高效的“目标检测+小样本学习”框架，在多个主流数据集上均取得了杰出性能。目标跟踪（Object tracking）与目标检测（Object detection）是计算机视觉中两个经典的基础任务。跟踪任务需要由用户指定跟踪目标，然后在视频的每一帧中给出该目标所在的位置，通常由一系列的矩形边界框表示。而检测任务旨在定位图片中某几类物体的坐标位置。对物体的检测、识别和跟踪能够有效地帮助机器理解图片视频的内容，为后续的进一步分析打下基础。RK3399搭载AI智能算法，实现目标识别与跟踪。国产目标跟踪经验丰富

AI图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。高性能目标跟踪推荐厂家

在信息化、数字化、智能化浪潮下，对于城市管理相关部门而言，要解决城市空间管理中存在的数据资源利用率低等问题，可以建立可统一管理的平台，并进一步以此平台为基础，充分挖掘各部门及各空间场景的结构化及非结构化数据价值，通过深度学习、计算机视觉、知识图谱等人工智能技术，科学、高效地利用城市数据资产来实现城市空间全域感知与实时预警，使各相关部门能够对所辖区域发生的异常状态或事件迅速做出反应。在平台端数据资源不断积累的支持下，人工智能算法模块也将随之持续优化迭代，在大数据局的牵头下进行各部门业务的职能协同，为城市管理提供辅助决策与分析预测等智能服务。高性能目标跟踪推荐厂家