然后在下一幀采集的圖像中對目標對象進行特征提取；特征匹配的過程既是將提取出來的目標對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進行匹配，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標對象，實現(xiàn)對目標的跟蹤。基于特征的跟蹤算法的優(yōu)點在于速度快、對運動目標的尺度、形變和亮度等變化不敏感，能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性，所以該算法對于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感，如果目標發(fā)生旋轉(zhuǎn)，則部分特征點會消失，新的特征點會出現(xiàn)，因此需要對匹配模板進行更新。RV1126圖像處理板識別概率超過85%。可靠目標跟蹤產(chǎn)品

智慧城市時代，城市擁有的數(shù)據(jù)資源越來越多，如何將海量數(shù)據(jù)資源有效利用并用于提升城市管理能力和管理效率是城市管理者所關(guān)注的。而對城市數(shù)據(jù)資源的有效利用和共享與中臺思想不謀而合，因此未來中臺將是城市空間管理的有效方法。就中臺而言：部分更底層的、通用性強的、可復(fù)用的組件或模塊可以完全確定，將其封裝后可插拔重復(fù)使用且具有一定通用性，即形成了標準化產(chǎn)品；其他部分功能則需要根據(jù)實際應(yīng)用場景與需求進行定制化。故就未來而言，未來城市管理平臺系統(tǒng)將趨于產(chǎn)品化和服務(wù)化，并融合在業(yè)務(wù)中。成都慧視光電技術(shù)有限公司專注于圖像處理領(lǐng)域，在人工智能算法、激光雷達、紅外圖像處理、目標識別與追蹤、窄帶傳輸?shù)确矫娣e累了豐富的經(jīng)驗和成果。研發(fā)團隊由行業(yè)沉淀了十余載的人員組成，并與南京大學(xué)、電子科技大學(xué)等學(xué)府實驗室達成深度合作，公司致力于成為基于圖像的智能方案提供商。黑龍江哪些目標跟蹤成都RK3399智能跟蹤板提供商。

人工智能起源于上個世紀五十年代，被譽為新時代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展，為了使得計算機可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實世界的能力，六十年代初，人工智能衍生出了一個重要的分支，計算機視覺。在計算機視覺的研究過程中，學(xué)者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”，一個新的學(xué)科——目標跟蹤應(yīng)運而生。目標跟蹤是計算機視覺和機器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支，在人機交互、安全監(jiān)控、自動駕駛、城市交通、軍領(lǐng)域、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用，其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域，并在接下來的視頻幀中對其進行跟蹤

AI智能圖像分析作為人工智能的重要組成部分，隨著人工智能的研究，也逐步被廣泛應(yīng)用于各種基于深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用領(lǐng)域中，比如無人駕駛、醫(yī)療系統(tǒng)等等。成都慧視光電技術(shù)有限公司為了滿足行業(yè)的應(yīng)用需求，在以國內(nèi)智能芯片RK3399、RK3399Pro、RV1126的基礎(chǔ)上推出了一系列自主研制的全國產(chǎn)化的圖像處理板、全國產(chǎn)化RK3399PRO處理板、全國產(chǎn)化RK1126處理板等產(chǎn)品，支持基于深度學(xué)習(xí)算法的多種目標的實時檢測，產(chǎn)品已廣泛應(yīng)用于監(jiān)獄、看守所、校園安保、銀行、邊海防監(jiān)控、園區(qū)周界等場景。慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。

云臺的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機的視野，因此對于云臺的控制必須謹慎且準確。錯誤的控制會使目標從視野中消失，導(dǎo)致跟蹤的失敗。此外，如果云臺的控制幅度過小，可能會達不到目標回到視野中心的目的，目標也同樣極易丟失。相反如果在對目標運動速度有可靠估計的前提下，提前將目標移到視野中目標運動方向的另一側(cè)，將為此后跟蹤目標贏得更多的時間，能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對于云臺的控制更為合理，應(yīng)該對于不同的情況采取不同的控制策略。對于情況的劃分主要取決于目標的可靠性和速度的穩(wěn)定性。慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。低壓線目標跟蹤聯(lián)系方式

成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國產(chǎn)化RV1126板的高性能圖像跟蹤板卡。可靠目標跟蹤產(chǎn)品

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(yīng)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(xùn)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(xiàn)，比如早期的Viola-Jones檢測框架和當前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應(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器。可靠目標跟蹤產(chǎn)品