2010年以前，目標跟蹤領域大部分采用一些經典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會對目標進行建模，比如利用目標的顏色分布來描述目標，然后計算目標在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區域。Meanshift適用于目標的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算，它的很多改進方法也一直適用至今。慧視AI算法是無人設備的“眼睛”。黑龍江目標跟蹤產品

差圖像作為經典、常勝不衰的動目標檢測方法，有其合理性，因為運動能夠導致圖像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系，或當前圖像與背景圖像之間的關系，尤其是圖像差的關系，能較好地體現出運動所帶來的變化。復雜背景下的運動目標檢測和跟蹤由于有良好的應用前景，成為當前研究的一個熱點。圖像監控系統的出發點是監控移動的目標，它們或是非法侵入，或是通過關鍵的場景，總之是移動才帶來了對它們實施監控的可能。因此尋找移動的目標是圖像監控的關鍵。吉林質量目標跟蹤RK3399處理板如何實現目標的識別及跟蹤？

目標跟蹤是計算機視覺研究領域的熱點之一，并得到廣泛應用。相機的跟蹤對焦、無人機的自動目標跟蹤等都需要用到了目標跟蹤技術。另外還有特定物體的跟蹤，比如人體跟蹤，交通監控系統中的車輛跟蹤，人臉跟蹤和智能交互系統中的手勢跟蹤等。簡單來說，目標跟蹤就是在連續的視頻序列中，建立所要跟蹤物體的位置關系，得到物體完整的運動軌跡。給定圖像首幀的目標坐標位置，計算在下一幀圖像中目標的確切位置。在運動的過程中，目標可能會呈現一些圖像上的變化，比如姿態或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應用展開。

新疆地緣遼闊、日照豐富，因此是我國光伏儲能發達的區域之一。為了保障光伏基地的正常運作，周期性的巡檢必不可少，傳統模式下需要人工一步一個腳印走出來，隨著現在無人機的廣落地應用，這種大面積大范圍的巡檢也迎來了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會有一個鐵塔，這些“駐塔式”機巢就是無人機的“巢穴”，無人機從這里起飛，進行巡邏，再回到這里進行充電，循環往復。得益于智慧化的建設，這些巡檢無人機有自主巡飛、自動巡檢的能力，可完成以機巢為中心5公里范圍內的輸配電線路和變電設備網格化巡檢任務。成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產化RK3399PRO板的高性能圖像處理板卡。

利用無人機實現智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業都有應用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機比傳統的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機識別的過程中會遇到很多問題，比如當環境變得復雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學習的算法，它不是一成不變的，它也需要適應不同的環境，因此對于AI算法的訓練也必不可少。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。質量目標跟蹤有什么

慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。黑龍江目標跟蹤產品

無人機及其相關技術的不斷發展，已經打破了傳統的倉儲管理方式，為倉儲帶來了智能化的革新。傳統的倉儲管理，需要人工進行地毯式巡檢，這種方式效率低，費時費力。另外，對于倉儲安全的監管不能做到時效性，反應速度也具有滯后性。而全新的無人機巡檢模式，基于先進的圖像傳感器、遠程控制技術、AI等，使得無人機能夠實現高效安全的自主巡邏，無需過多的人工介入。一旦無人機檢測識別到危險，就能夠立即發出警報，甚至可能提前預警，滯后性將得到改善。黑龍江目標跟蹤產品