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。慧視RV1126圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。省時省力目標跟蹤生產企業

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。網絡目標跟蹤解決成都慧視開發的RK3588跟蹤板怎么樣啊？

無人機的迅猛發展，使得無人機的反制技術也水漲船高，常見的有電子干擾、無人機識別對抗等方式。后者采用圖像識別技術，通過在無人機攝像頭的基礎上加裝AI高性能圖像處理板，在算法的作用下，就具備無人機識別的功能，為無人機對抗創造條件。由于無人機飛行速度極快，因此針對于這樣環境下的AI識別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道，當視頻幀率越高時，視頻越能夠體現畫面細節信息，而圖像識別算法正是逐幀進行識別，因此，攝像頭捕捉到的畫面細節越多，識別的精度就會越高。

視覺跟蹤技術是計算機視覺領域（人工智能分支）的一個重要課題，有著重要的研究意義；且在導彈制導、視頻監控、機器人視覺導航、人機交互、以及醫療診斷等許多方面有著廣泛的應用前景。隨著研究人員不斷地深入研究，視覺目標跟蹤在近十幾年里有了突破性的進展，使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統的機器學習方法，更是結合了近些年人工智能熱潮—深度學習（神經網絡）和相關濾波器等方法，并取得了魯棒（robust）、精確、穩定的結果。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。

利用圖像處理技術實現導彈的遠程打擊是一項運用了比較長時間的技術，相比于現代化的電子控制，它具備低受干擾的特點，特別是無人機在軍備領域的廣泛應用，圖像處理的作用重新受到重視。遠程打擊時，需要對整個彈的識別能力進行深度學習訓練，不斷的訓練能夠讓AI更加聰明，讓AI知道該打擊什么，從而提升打擊精度。在前期的試驗印證階段，需要進行大量反復的試驗訓練，通過在導彈前端植入導引頭，給導彈裝上眼睛，可以實時記錄導彈打出后的視頻畫面，然后將大量的視頻數據采集到一起用于分析改進。推薦使用慧視光電的跟蹤板卡。網絡目標跟蹤解決

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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。省時省力目標跟蹤生產企業