在智慧農業領域可以分為人工干涉和無人值守2種。系統提供了良好的人機界面，用戶可以通過系統的視頻顯示區觀看攝像機攝制的現場視頻，此時，用戶可以人工通過系統提供的按鈕以各種方式控制云臺，即人工可以干涉監控的過程。系統在大部分情況下處于無人值守的工作狀態，當監控中心的計算機系統收到外場設備的預警信號后，將自動向攝像機云臺發出控制信號，控制攝像機將發生報警區域的圖像鎖定在監視器上，并同時按系統的設定調整好焦距，視野大小等。然后系統自動轉入運動檢測，檢測當前區域是否有運動目標，如果有運動目標，則系統給出目標的一般性描述，提交給目標跟蹤模塊，對目標進行跟蹤。在這過程中，系統將作日志，記錄事故位置、時間等，同時對采集到的圖像作硬盤錄像。工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。寧夏網絡目標跟蹤

由于侵入的目標的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監控的場景，即背景往往比較復雜，只利用一個單幀圖像就找出移動的目標是非常困難的。然而，目標的運動導致了其運動時間內，監控場景圖像的連續變化，所以，使用圖像序列分析往往是比較有效的，而且適合于低信噪比的情況。由于監控系統通常監控的視野比較大，系統設置的環境較為惡劣，圖像傳輸的距離較遠，從而導致圖像的信噪比不高，因此采用突出目標的方法，需要在配準的前提下進行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術中，要研究的問題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系是什么關系，是簡單的圖像差的值，還是多幅之間差的最大值，還是其他的與圖像減法之間的其他函數關系，是尤其需要研究的。在研究中，研究如何差，如何自動得到差圖像的分割門限，如何減小背景和突出目標是研究的方向。什么目標跟蹤解決慧視RV1126圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。

視頻自動跟蹤系統，一般都是用在露天的、較大地域范圍的監控系統中，且邊跟蹤邊錄像。在自動跟蹤系統的發展上，jun用上的視頻自動跟蹤、毫米波雷達跟蹤以及激光雷達跟蹤等是比較成熟的；非jun用領域，存在一些固定畫面、攝像機從不運動的的目標檢測與跟蹤系統；基于帶紅外線的、常用在演播室或者會議室的、很近距離的跟蹤系統，目前主要局限于簡單背景(如室內環境下)、大目標(即目標在視頻圖像中占較大區域)，而且一般無法實現控制攝像機轉動來對目標進行跟蹤。

視覺目標跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標?；趨^域的跟蹤的基本思想是通過圖像分割或預先人為確定，提取包含著運動目標的運動變化的區域范圍作為匹配的目標模板，然后把目標模板與實時圖像在所有可能位置上進行疊加，然后計算某種圖像相似性度量的相應值，其比較大相似性相對應的位置就是目標的位置，Jorge等人提出的區域跟蹤算法不僅利用了分割結果來給跟蹤提供信息，同時也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果，把連續幀的目標匹配起來跟蹤目標?；垡旳I板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。

在目標跟蹤領域，場景信息與目標狀態的融合十分重要，首先，場景信息包含了豐富的環境上下文信息,對場景信息進行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗知識,降低復雜的背景環境以及場景中與目標相似的物體的干擾;同樣地,對目標的準確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準確性與魯棒性.總之,嘗試研究結合背景信息和前景目標信息的分析方法,融合場景信息與目標狀態,將有助于提高算法的實用性能?；垡暪怆婇_發的圖像處理板，具備高性能、高精度的特點，能夠進行精確的目標跟蹤?；垡暪怆婇_發的RK3588跟蹤板智能目標識別及追蹤，讓目標無處可藏。電力應急目標跟蹤優勢

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通常，遮擋可以分為三種情況：目標間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標之間的相互遮擋，可以選擇根據目標的位置和目標特征的先驗知識來處理這一問題。而對于場景結構的導致的部分遮擋此方法則難以判斷，因為難以辨認究竟是目標形狀發生變化還是發生遮擋。所以，處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態建模方法對運動目標進行，并在目標發生遮擋時，預測目標的可能位置，一直到目標重新出現時再修正它的位置?？梢杂每柭鼮V波器來實現估計目標的位置，也可以用粒子濾波對目標做狀態估計。寧夏網絡目標跟蹤