識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注，傳統模式下，需要人工對同一識別目標的數據集進行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數據集對于算法的提升越有幫助，常規情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標注的畫面竟然多達5000多張，當我標注到500張的時候，整個人都已經麻木，并且出現情緒波動，望著剩下的4500多張待標注畫面，看著都頭皮發麻，怎么都不想繼續了。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。遼寧工業目標跟蹤

我們要追蹤的目標可以是各式各樣，可能是人類，例如街上的行人、場上的運動員等等，也可以是汽車、飛機、船舶，甚至可以是顯微鏡下的細胞。雖然對象不盡相同，但是我們都有同一個目的，那就是想要確定這些目標的位置，去向和其他感興趣的特征等等，這就是多目標追蹤。研究多目標追蹤的歷史，會發現首先是在二戰時用作對敵機的預警系統，基本思想是讓雷達傳感器發射能量，然后一些能量被飛機反射回來，再被雷達捕獲，根據時間來推算距離和方位。如今，基于雷達的對飛機的追蹤在民用和非民用領域仍然有很多應用。低壓線目標跟蹤檢測慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。

視頻監控中的多目標跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰性的任務，由于其在各個領域的潛在應用而引起了研究人員的大量關注。多目標跟蹤任務需要在每幀中單獨定位目標，這仍然是一個巨大的挑戰，因為目標的外觀會立即發生變化，并且會出現極端的遮擋。除此之外，多目標跟蹤框架需要執行多個任務，即目標檢測、軌跡估計、幀間關聯和重新識別。多目標跟蹤分為目標檢測和跟蹤兩個主要任務。為了區分組內對象，MTT算法將ID與在特定時間內保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關聯。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運動軌跡。

eVTOL是指電動垂直起降飛行器，大力開展eVTOL試點，是對低空經濟的強動力注入，而無人機正是這一領域的關鍵選擇之一。無人機在低空經濟中扮演者重要角色，隨著應用領域的不斷增多，未來無人機的數量將呈式增長，屆時eVTOL起降中心將聚集眾多各式各樣的無人機，如何高效有序的讓無人機彼此工作而不互相干擾是行業值得思考的一件事。當許多無人機需要同時起飛執行不同的任務時，如果操控不當，或者收到外力影響，就容易出現事故，而人為的反應畢竟有延后，不可能做到完全的補救操作，因此無人機自身的規避措施建設一樣重要。慧視AI圖像處理板是高精度識別的板卡。

很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤，沒有目標的類別先驗。在實際應用中，還有一個重要的跟蹤是特定物體的跟蹤，比如人臉跟蹤、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同，它更多地依賴對物體訓練特定的檢測器。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測來實現，比如早期的Viola-Jones檢測框架和當前利用深度學習的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭。設定特定的手型可以方便地訓練手掌或拳頭的檢測器。慧視光電開發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU。貴州工業目標跟蹤

慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。遼寧工業目標跟蹤

無人機在軍備領域有著突出作用，它不僅能幫助進行信息偵查，還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中，在智能精細打擊領域，少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析，能夠實現對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式，能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響，盡可能保證無人機的重復使用，圖像處理設備顯然比無人機本身更加經濟。除了硬件方面，要實現這樣的精細打擊，算法的能力至關重要。在實際應用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力，這個過程周期不可估量。傳統方式下，需要大量的外場測試驗證，整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現，則很好的優化了這個過程。遼寧工業目標跟蹤