目標(biāo)跟蹤時(shí)，多維度、多層級(jí)信息融合也十分重要。為了提高對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)表觀描述的準(zhǔn)確度與可信性,現(xiàn)有的檢測(cè)與跟蹤算法通常對(duì)時(shí)域、空域、頻域等不同特征信息進(jìn)行融合,綜合利用各種冗余、互補(bǔ)信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對(duì)單一時(shí)間、單一空間的多尺度信息進(jìn)行融合,使用者可以考慮從時(shí)間、推理等不同維度,對(duì)特征、決策等不同層級(jí)的多源互補(bǔ)信息進(jìn)行融合,提升檢測(cè)與跟蹤的準(zhǔn)確性。成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片，工業(yè)級(jí)的處理能力能夠運(yùn)用到諸多行業(yè)。RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。河南快速目標(biāo)跟蹤

在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可以分為人工干涉和無(wú)人值守2種。系統(tǒng)提供了良好的人機(jī)界面，用戶可以通過(guò)系統(tǒng)的視頻顯示區(qū)觀看攝像機(jī)攝制的現(xiàn)場(chǎng)視頻，此時(shí)，用戶可以人工通過(guò)系統(tǒng)提供的按鈕以各種方式控制云臺(tái)，即人工可以干涉監(jiān)控的過(guò)程。系統(tǒng)在大部分情況下處于無(wú)人值守的工作狀態(tài)，當(dāng)監(jiān)控中心的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)收到外場(chǎng)設(shè)備的預(yù)警信號(hào)后，將自動(dòng)向攝像機(jī)云臺(tái)發(fā)出控制信號(hào)，控制攝像機(jī)將發(fā)生報(bào)警區(qū)域的圖像鎖定在監(jiān)視器上，并同時(shí)按系統(tǒng)的設(shè)定調(diào)整好焦距，視野大小等。然后系統(tǒng)自動(dòng)轉(zhuǎn)入運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，檢測(cè)當(dāng)前區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，如果有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則系統(tǒng)給出目標(biāo)的一般性描述，提交給目標(biāo)跟蹤模塊，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在這過(guò)程中，系統(tǒng)將作日志，記錄事故位置、時(shí)間等，同時(shí)對(duì)采集到的圖像作硬盤(pán)錄像。江西人防目標(biāo)跟蹤Viztra-LE034圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。

視頻自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)，一般都是用在露天的、較大地域范圍的監(jiān)控系統(tǒng)中，且邊跟蹤邊錄像。在自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)的發(fā)展上，jun用上的視頻自動(dòng)跟蹤、毫米波雷達(dá)跟蹤以及激光雷達(dá)跟蹤等是比較成熟的；非jun用領(lǐng)域，存在一些固定畫(huà)面、攝像機(jī)從不運(yùn)動(dòng)的的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)；基于帶紅外線的、常用在演播室或者會(huì)議室的、很近距離的跟蹤系統(tǒng)，目前主要局限于簡(jiǎn)單背景(如室內(nèi)環(huán)境下)、大目標(biāo)(即目標(biāo)在視頻圖像中占較大區(qū)域)，而且一般無(wú)法實(shí)現(xiàn)控制攝像機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)來(lái)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

實(shí)際上，跟蹤和檢測(cè)是分不開(kāi)的，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習(xí)檢測(cè)器，或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測(cè)器，以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的卷積特征跟蹤框架。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要，而檢測(cè)能夠有效地修正跟蹤的累計(jì)誤差。不同的應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標(biāo)跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率、準(zhǔn)確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外，跟蹤的另一個(gè)分支是多目標(biāo)跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標(biāo)跟蹤并不是簡(jiǎn)單的多個(gè)單目標(biāo)跟蹤，因?yàn)樗粌H涉及到各個(gè)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤，還涉及到不同目標(biāo)之間的身份識(shí)別、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測(cè)結(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。全國(guó)產(chǎn)化處理板哪家好？

視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項(xiàng)重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，由于其在各個(gè)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨(dú)定位目標(biāo)，這仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槟繕?biāo)的外觀會(huì)立即發(fā)生變化，并且會(huì)出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外，多目標(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，即目標(biāo)檢測(cè)、軌跡估計(jì)、幀間關(guān)聯(lián)和重新識(shí)別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤兩個(gè)主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對(duì)象，MTT算法將ID與在特定時(shí)間內(nèi)保持特定于該對(duì)象的每個(gè)檢測(cè)到的對(duì)象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來(lái)生成被跟蹤對(duì)象的運(yùn)動(dòng)軌跡?；垡旳I板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)。江蘇移動(dòng)目標(biāo)跟蹤

慧視光電開(kāi)發(fā)的RK3588跟蹤板智能目標(biāo)識(shí)別及追蹤，讓目標(biāo)無(wú)處可藏。河南快速目標(biāo)跟蹤

在深度學(xué)習(xí)中，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個(gè)技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune），即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時(shí)候（只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個(gè)技巧是無(wú)法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測(cè)模型預(yù)訓(xùn)練過(guò)后，在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過(guò)程：盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂，但是檢測(cè)器仍無(wú)法檢測(cè)出測(cè)試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，機(jī)器就能夠精確檢測(cè)跟蹤圖像中的物體。河南快速目標(biāo)跟蹤