江西比较好的目标跟踪

视频监控中的多目标跟踪(MTT)是一项重要而富有挑战性的任务，由于其在各个领域的潜在应用而引起了研究人员的大量关注。多目标跟踪任务需要在每帧中单独定位目标，这仍然是一个巨大的挑战，因为目标的外观会立即发生变化，并且会出现极端的遮挡。除此之外，多目标跟踪框架需要执行多个任务，即目标检测、轨迹估计、帧间关联和重新识别。多目标跟踪分为目标检测和跟踪两个主要任务。为了区分组内对象，MTT算法将ID与在特定时间内保持特定于该对象的每个检测到的对象相关联。然后利用这些ID来生成被跟踪对象的运动轨迹。Viztra-LE034图像跟踪板支持目标跟踪识别目标（人、车）。江西比较好的目标跟踪

目标遮挡是导致跟踪失败的一个重要原因，也是实现长程目标跟踪的关键问题。跟踪任务从始至终都只跟踪一个目标，一旦目标被遮挡，则会极大程度上影响跟踪准确度，甚至导致跟踪失败。因此，当面临遮挡问题时，目标跟踪任务的要求更加严格。目前，目标遮挡可以分为两种情况：部分遮挡和完全遮挡。部分遮挡意味着在图像中还存在部分目标，可以通过对这部分的目标进行判断进而确定目标的位置；完全遮挡则是在图像中找不到目标，可能发生在有大的物体完全遮住了跟踪目标。慧视光电的图像处理板具有抗遮挡能力。吉林目标跟踪进货价RK3588作为慧视光电开发的全国产化工业级板卡，具备高性能、高精度的优点。

视频自动跟踪系统，一般都是用在露天的、较大地域范围的监控系统中，且边跟踪边录像。在自动跟踪系统的发展上，jun用上的视频自动跟踪、毫米波雷达跟踪以及激光雷达跟踪等是比较成熟的；非jun用领域，存在一些固定画面、摄像机从不运动的的目标检测与跟踪系统；基于带红外线的、常用在演播室或者会议室的、很近距离的跟踪系统，目前主要局限于简单背景(如室内环境下)、大目标(即目标在视频图像中占较大区域)，而且一般无法实现控制摄像机转动来对目标进行跟踪。

2010年以前，目标跟踪领域大部分采用一些经典的跟踪方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征点的光流算法等。Meanshift方法是一种基于概率密度分布的跟踪方法，使目标的搜索一直沿着概率梯度上升的方向，迭代收敛到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift会对目标进行建模，比如利用目标的颜色分布来描述目标，然后计算目标在下一帧图像上的概率分布，从而迭代得到局部密集的区域。Meanshift适用于目标的色彩模型和背景差异比较大的情形，早期也用于人脸跟踪。由于Meanshift方法的快速计算，它的很多改进方法也一直适用至今。Viztra-LE034图像跟踪板采用国内智能AI芯片。

AI智能图像分析作为人工智能的重要组成部分，随着人工智能的研究，也逐步被广泛应用于各种基于深度学习算法的应用领域中，比如无人驾驶、医疗系统等等。成都慧视光电技术有限公司为了满足行业的应用需求，在以国内智能芯片RK3399、RK3399Pro、RV1126的基础上推出了一系列自主研制的全国产化的图像处理板、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RK1126处理板等产品，支持基于深度学习算法的多种目标的实时检测，产品已广泛应用于监狱、看守所、校园安保、银行、边海防监控、园区周界等场景。RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标跟踪及跟踪算法。吉林目标跟踪进货价

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在信息化、数字化、智能化浪潮下，对于城市管理相关部门而言，要解决城市空间管理中存在的数据资源利用率低等问题，可以建立可统一管理的平台，并进一步以此平台为基础，充分挖掘各部门及各空间场景的结构化及非结构化数据价值，通过深度学习、计算机视觉、知识图谱等人工智能技术，科学、高效地利用城市数据资产来实现城市空间全域感知与实时预警，使各相关部门能够对所辖区域发生的异常状态或事件迅速做出反应。在平台端数据资源不断积累的支持下，人工智能算法模块也将随之持续优化迭代，在大数据局的牵头下进行各部门业务的职能协同，为城市管理提供辅助决策与分析预测等智能服务。江西比较好的目标跟踪