基于視頻目標(biāo)檢測和跟蹤的一般流程是：通過目標(biāo)檢測，找到目標(biāo)；對目標(biāo)特征進(jìn)行描述，初步估計目標(biāo)的運動矢量；根據(jù)運動狀態(tài)，進(jìn)入目標(biāo)跟蹤，對傳感器的姿態(tài)，比如水平方位、垂直方位和焦距等進(jìn)行調(diào)整；跟蹤到目標(biāo)后，對目標(biāo)特征進(jìn)行更新，并對目標(biāo)的運動進(jìn)行預(yù)測后，進(jìn)入下一輪的跟蹤過程。目標(biāo)跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術(shù)細(xì)節(jié)很多。慧視光電開發(fā)的高性能目標(biāo)跟蹤圖像跟蹤板在自研目標(biāo)跟蹤算法的作用下，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度低延遲的視頻目標(biāo)鎖定跟蹤。成都RK3399智能跟蹤板提供商。如何目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評價中直接從全圖中預(yù)測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能，同時學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預(yù)測施加了嚴(yán)格的空間約束，限制了模型可以預(yù)測的相鄰項目的數(shù)量。成群出現(xiàn)的小物件，如鳥類，對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對象識別網(wǎng)絡(luò)，提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率，同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調(diào)之間交替的訓(xùn)練方法，使得統(tǒng)一的、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別系統(tǒng)能夠以接近實時的幀率運行，然后在保持固定目標(biāo)的同時微調(diào)目標(biāo)檢測。如何目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價慧視光電開發(fā)的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

這個過程中，采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野，并且針對許多人無法到達(dá)的地方，還能夠快速抵近觀察，防止驚擾。此外，更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡，這時候無人機就是一個智慧眼，它能夠在算法的輔助下，對野豬等動物進(jìn)行AI搜尋，并且具備目標(biāo)鎖定功能。當(dāng)無人機發(fā)現(xiàn)疑似目標(biāo)就可以抵近觀察，一旦確認(rèn)目標(biāo)就能夠立即鎖定跟蹤，這樣，地面圍剿人員就可以快速像區(qū)域靠攏，對野豬進(jìn)行逮捕驅(qū)逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板來實現(xiàn)，這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588，算力能夠達(dá)到6.0TOPS，處理村落、樹林等復(fù)雜環(huán)境不在話下。同時，針對于野生動物目標(biāo)識別算法的AI訓(xùn)練，成都慧視還可以提供專門的AI訓(xùn)練平臺SpeedDP，通過大量的模型訓(xùn)練實現(xiàn)AI自動圖像標(biāo)注，進(jìn)而幫助提升算法識別性能。

城市濕地公園是“城市之肺”，是生態(tài)建設(shè)的重要一環(huán)，因此對于濕地公園的日常巡邏必不可少。但是大面積的濕地公園地形復(fù)雜交錯，許多區(qū)域依靠傳統(tǒng)的人工巡邏，無法到達(dá)。此外，人工巡邏的效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，無法做到及時響應(yīng)和精確記錄，久而久之，成本就不斷累計增加。無人機的落地應(yīng)用，能夠有效減少人工成本的問題。無人機能夠憑借小巧的身型，在濕地錯綜復(fù)雜的環(huán)境中自由穿梭，確保無死角。利用無人機打造智能巡檢系統(tǒng)，通過高清攝像頭抵近觀察，能夠?qū)崿F(xiàn)濕地全域的高效巡檢。其中，智能化的措施在于可以在攝像頭的基礎(chǔ)上加裝圖像處理板，通過圖像處理板和算法的共同作用，能夠讓無人機攝像頭變成“智慧眼”，這只“智慧眼”能夠精細(xì)AI識別動物、樹木、水中的雜物等等信息，通過大量的數(shù)據(jù)收集，為管理決策提供依據(jù)。如何實現(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤？

無人機能夠通過高空拍攝快速獲取大范圍、多角度的地面信息。但是傳統(tǒng)的攝像頭只能獲取視頻數(shù)據(jù)，對于許多需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的行業(yè)來說顯然不夠智能化，從無人機視頻數(shù)據(jù)中快速獲取提煉大量有價值的信息，不僅能夠提升工作效率，還能夠減少不小的成本支出。這就是無人機的AI識別能力。通過識別算法，在無人機工作時就對目標(biāo)范圍進(jìn)行AI檢測識別，從而提煉所需信息。這就需要對無人機進(jìn)行智能化改造，可以在傳統(tǒng)無人機吊艙中植入成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板，如利用RK3588深度開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，6.0TOPS的算力能夠快速處理無人機識別到的復(fù)雜畫面信息，這樣就有了硬件基礎(chǔ)，剩下的就需要對自身算法進(jìn)行不斷優(yōu)化提升。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行智能目標(biāo)識別。比較好的目標(biāo)跟蹤

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目標(biāo)運動估計是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對目標(biāo)的運動規(guī)律加以總結(jié)，并以此對目標(biāo)將來的運動狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。正確的預(yù)測，可以縮小匹配的計算區(qū)域，大幅的降低匹配計算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運動狀態(tài)，為了把目標(biāo)始終保持在攝像機視野之內(nèi)，必須對攝像機加以控制。在實際應(yīng)用中，攝像機被固定在云臺上，云臺本身不做平移運動，但可以控制云臺進(jìn)行水平擺動和上下俯仰，從而帶動攝像機做相應(yīng)運動。所以，對攝像機的控制就是對云臺的控制。如何目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價