從軟件的角度來看，整個視頻跟蹤系統主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數據庫，運動檢測，目標跟蹤，報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統的重點，是實現目標檢測和跟蹤的關鍵，如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標的檢測和跟蹤是緊密結合的。檢測是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標的信息(如目標的位置，大小，模式和速度估計等)，而跟蹤則是檢測的延續，實時利用檢測得到的知識去驗證目標的存在。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。多系統適配目標跟蹤有哪些

YOLO算法具有以下幾個明顯的優勢：快速高效：YOLO算法采用單次前向傳播的方式進行目標檢測和跟蹤，相比傳統方法的多次掃描圖像，速度更快，適用于實時應用。準確性較高：通過引入先進的卷積神經網絡和相關技術，YOLO算法在目標定位和類別預測方面具有較高的準確性。多尺度處理：YOLO算法通過特征金字塔網絡和多尺度預測技術，可以處理不同大小的目標，并保持對小目標的有效檢測。端到端訓練：YOLO算法可以進行端到端的訓練，避免了多階段處理的復雜性，簡化了算法的實現和使用。靠譜的目標跟蹤應用慧視光電基于AI圖像處理的監控監管方案能夠實現安全生產。

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。基于區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。

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RK3399圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。

SpeedDP的出現則正好解決了這一問題，它是一個基于瑞芯微的深度學習算法開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺支持本地化服務器部署，高校、特殊單位等數據敏感的用戶無需擔心數據信息泄露的問題。高校等單位可以通過模型訓練和模型評估等功能，打造一個符合需求的AI模型，來幫助進行海量的數據標注，這不僅將節約大量的數據標注時間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測識別能力。AI圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。靠譜的目標跟蹤應用

RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。多系統適配目標跟蹤有哪些

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。多系統適配目標跟蹤有哪些