設(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景：孫悟空在飛行過(guò)程中完成了一次變化（這里假設(shè)他變成了一只鳥），但這個(gè)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(guò)身體結(jié)構(gòu)發(fā)生漸變來(lái)完成的，這種情況下，檢測(cè)器應(yīng)該會(huì)在后續(xù)的檢測(cè)任務(wù)中失敗，因?yàn)樵O(shè)計(jì)好的檢測(cè)器只是為了檢測(cè)目標(biāo)孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個(gè)目標(biāo)，檢測(cè)器是不會(huì)有火眼金睛繼續(xù)檢測(cè)到變化后的孫悟空的。但是，對(duì)于跟蹤設(shè)備就不一樣了，跟蹤目標(biāo)，哪怕目標(biāo)在跟蹤過(guò)程中發(fā)生了巨大變化，這些都是跟蹤設(shè)備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設(shè)備應(yīng)該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個(gè)過(guò)程，并且可以繼續(xù)后面變身之后對(duì)鳥的跟蹤。RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國(guó)產(chǎn)化工業(yè)級(jí)板卡，具備高性能、高精度的優(yōu)點(diǎn)。青海目標(biāo)跟蹤工程

YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中，有幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)對(duì)其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，其中引入了一些先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如Darknet。其次是使用AnchorBox來(lái)提高目標(biāo)定位的精度。此外，YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)等技術(shù)，以處理不同大小的目標(biāo)。YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤中的應(yīng)用YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域取得了明顯的成果。它不僅在檢測(cè)速度上遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法，而且在目標(biāo)定位和類別預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性上也表現(xiàn)出色。因此，YOLO算法在許多應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用，如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和物體識(shí)別等。質(zhì)量目標(biāo)跟蹤功效工程師以RK3399PRO核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

很多跟蹤方法都是對(duì)通用目標(biāo)的跟蹤，沒(méi)有目標(biāo)的類別先驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，還有一個(gè)重要的跟蹤是特定物體的跟蹤，比如人臉跟蹤、手勢(shì)跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同，它更多地依賴對(duì)物體訓(xùn)練特定的檢測(cè)器。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)，比如早期的Viola-Jones檢測(cè)框架和當(dāng)前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)或人臉特征點(diǎn)檢測(cè)模型。手勢(shì)跟蹤在應(yīng)用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭。設(shè)定特定的手型可以方便地訓(xùn)練手掌或拳頭的檢測(cè)器。

用檢測(cè)器模型去解決跟蹤問(wèn)題，遇到的比較大問(wèn)題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測(cè)任務(wù)中，因?yàn)闄z測(cè)物體的類別是已知的，可以收集大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。例如 VOC、COCO 等檢測(cè)數(shù)據(jù)集，都有著上萬(wàn)張圖片用于訓(xùn)練。而如果我們將跟蹤視為一個(gè)特殊的檢測(cè)任務(wù)，檢測(cè)物體的類別是由用戶在首先幀的時(shí)候所指定的。這意味著能夠用來(lái)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片。這給檢測(cè)器帶來(lái)了很大的障礙。而慧視光電定制的目標(biāo)跟蹤算法可以有效的解決這個(gè)問(wèn)題，通過(guò)AI自動(dòng)圖像標(biāo)注平臺(tái)SpeedDP的大量模型部署訓(xùn)練，能夠有效解決數(shù)據(jù)訓(xùn)練不足的問(wèn)題。Viztra-LE034圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。

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?；垡暪怆妼?duì)RK3588跟蹤板進(jìn)行二次開發(fā)，實(shí)現(xiàn)AI智能應(yīng)用。江蘇如何目標(biāo)跟蹤

RV1126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。青海目標(biāo)跟蹤工程

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。青海目標(biāo)跟蹤工程