設想這樣一個場景：孫悟空在飛行過程中完成了一次變化（這里假設他變成了一只鳥），但這個變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過身體結構發(fā)生漸變來完成的，這種情況下，檢測器應該會在后續(xù)的檢測任務中失敗，因為設計好的檢測器只是為了檢測目標孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個目標，檢測器是不會有火眼金睛繼續(xù)檢測到變化后的孫悟空的。但是，對于跟蹤設備就不一樣了，跟蹤目標，哪怕目標在跟蹤過程中發(fā)生了巨大變化，這些都是跟蹤設備的本質能力。理想的跟蹤設備應該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個過程，并且可以繼續(xù)后面變身之后對鳥的跟蹤。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片。靠譜的目標跟蹤性價比

目標運動估計是根據(jù)目標在過去的位置對目標的運動規(guī)律加以總結，并以此對目標將來的運動狀態(tài)進行預測。正確的預測，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處于運動狀態(tài)，為了把目標始終保持在攝像機視野之內，必須對攝像機加以控制。在實際應用中，攝像機被固定在云臺上，云臺本身不做平移運動，但可以控制云臺進行水平擺動和上下俯仰，從而帶動攝像機做相應運動。所以，對攝像機的控制就是對云臺的控制。海南目標跟蹤哪里買智能圖像處理板在邊海防中的應用。

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在一次評價中直接從全圖中預測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓練并直接優(yōu)化檢測性能，同時學習目標的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預測施加了嚴格的空間約束，限制了模型可以預測的相鄰項目的數(shù)量。成群出現(xiàn)的小物件，如鳥類，對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對象識別網(wǎng)絡，提高了檢測的準確性和效率，同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調之間交替的訓練方法，使得統(tǒng)一的、基于深度學習的目標識別系統(tǒng)能夠以接近實時的幀率運行，然后在保持固定目標的同時微調目標檢測。

目標跟蹤是計算機視覺研究領域的熱點之一，并得到廣泛應用。相機的跟蹤對焦、無人機的自動目標跟蹤等都需要用到了目標跟蹤技術。另外還有特定物體的跟蹤，比如人體跟蹤，交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛跟蹤，人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢跟蹤等。簡單來說，目標跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中，建立所要跟蹤物體的位置關系，得到物體完整的運動軌跡。給定圖像首幀的目標坐標位置，計算在下一幀圖像中目標的確切位置。在運動的過程中，目標可能會呈現(xiàn)一些圖像上的變化，比如姿態(tài)或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應用展開。成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3399PRO板的高性能圖像處理板卡。

2010年以前，目標跟蹤領域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會對目標進行建模，比如利用目標的顏色分布來描述目標，然后計算目標在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算，它的很多改進方法也一直適用至今。成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。江蘇專業(yè)目標跟蹤

智能目標識別及追蹤，讓目標無處可藏。靠譜的目標跟蹤性價比

相關濾波的跟蹤算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法，作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法，并且從數(shù)學上完美解決了密集采樣（Dense Sampling）的問題，利用傅立葉變換快速實現(xiàn)了檢測的過程。在訓練分類器時，一般認為離目標位置較近的是正樣本，而離目標較遠的認為是負樣本。回顧前面提到的TLD或Struck，他們都會在每一幀中隨機地挑選一些塊進行訓練，學習到的特征是這些隨機子窗口的特征，而CSK作者設計了一個密集采樣的框架，能夠學習到一個區(qū)域內所有圖像塊的特征。靠譜的目標跟蹤性價比