人工智能起源于上個(gè)世紀(jì)五十年代，被譽(yù)為新時(shí)代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展，為了使得計(jì)算機(jī)可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實(shí)世界的能力，六十年代初，人工智能衍生出了一個(gè)重要的分支，計(jì)算機(jī)視覺。在計(jì)算機(jī)視覺的研究過程中，學(xué)者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標(biāo)在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計(jì)其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”，一個(gè)新的學(xué)科——目標(biāo)跟蹤應(yīng)運(yùn)而生。目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支，在人機(jī)交互、安全監(jiān)控、自動(dòng)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(jìn)行跟蹤圖像識別跟蹤可以在有些領(lǐng)域代替人員實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷監(jiān)測！如何目標(biāo)跟蹤功效

當(dāng)兩個(gè)圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時(shí)，往往使用基于控制點(diǎn)的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點(diǎn)匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點(diǎn)，例如，灰度局部極大值、局部邊緣、角等，與另一幀圖像中的同類特征點(diǎn)作匹配，從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實(shí)的觀點(diǎn)看，在全部特征點(diǎn)中，只有部分能得到正確的匹配，這是因?yàn)樘卣鼽c(diǎn)尋找算法并非完美無缺。特征點(diǎn)匹配方法具有：處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)具體的振動(dòng)情況，選擇合適的特征點(diǎn)和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點(diǎn)。目前的研究工作都致力于圖像間的自動(dòng)配準(zhǔn)，如直接相關(guān)匹配，基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn)，利用封閉輪廓的形心作為控制點(diǎn)的配準(zhǔn)等。黑龍江無源目標(biāo)跟蹤AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行目標(biāo)識別。

然后在下一幀采集的圖像中對目標(biāo)對象進(jìn)行特征提取；特征匹配的過程既是將提取出來的目標(biāo)對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進(jìn)行匹配，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標(biāo)對象，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤。基于特征的跟蹤算法的優(yōu)點(diǎn)在于速度快、對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)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(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn)，則部分特征點(diǎn)會(huì)消失，新的特征點(diǎn)會(huì)出現(xiàn)，因此需要對匹配模板進(jìn)行更新。

我們要追蹤的目標(biāo)可以是各式各樣，可能是人類，例如街上的行人、場上的運(yùn)動(dòng)員等等，也可以是汽車、飛機(jī)、船舶，甚至可以是顯微鏡下的細(xì)胞。雖然對象不盡相同，但是我們都有同一個(gè)目的，那就是想要確定這些目標(biāo)的位置，去向和其他感興趣的特征等等，這就是多目標(biāo)追蹤。研究多目標(biāo)追蹤的歷史，會(huì)發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時(shí)用作對敵機(jī)的預(yù)警系統(tǒng)，基本思想是讓雷達(dá)傳感器發(fā)射能量，然后一些能量被飛機(jī)反射回來，再被雷達(dá)捕獲，根據(jù)時(shí)間來推算距離和方位。如今，基于雷達(dá)的對飛機(jī)的追蹤在民用和非民用領(lǐng)域仍然有很多應(yīng)用。RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。

成都慧視推出的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺SpeedDP，它的主要功能就是幫助進(jìn)行算法模型的測試驗(yàn)證，進(jìn)行快速的針對大量數(shù)據(jù)的AI自動(dòng)標(biāo)注，然后提升自身算法能力。在無人機(jī)智能炮彈測試驗(yàn)證中，通過對原始算法的模型訓(xùn)練，能夠不斷評估算法的能力，然后對新的打擊數(shù)據(jù)集目標(biāo)進(jìn)行AI自動(dòng)標(biāo)注，讓算法在學(xué)習(xí)中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應(yīng)用，能夠極大減少整個(gè)測試驗(yàn)證所需時(shí)間，減少人力成本支出，減少項(xiàng)目開發(fā)周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標(biāo)注浪費(fèi)時(shí)間將更多的精力放在更重要的領(lǐng)域。國產(chǎn)化跟蹤板哪家好？黑龍江無源目標(biāo)跟蹤

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東北虎作為生活在我國東北地區(qū)的保護(hù)動(dòng)物，時(shí)不時(shí)會(huì)闖入居民區(qū)，給居民生命安全造成威脅，此前不就黑龍江七臺河市勃利縣一村落就出現(xiàn)了東北虎傷人事件，傷人后東北虎不知去向，消防和公安緊急尋找。值得關(guān)注的是，公安采用了無人機(jī)進(jìn)行巡查，這種方式不僅比傳統(tǒng)的地毯式搜索效率更高，而且面對東北虎這樣危險(xiǎn)的生物，安全性也更高。但是傳統(tǒng)的無人機(jī)需要手動(dòng)操控觀察，同樣費(fèi)時(shí)費(fèi)力，想要更進(jìn)一步提升效率，則可以通過無人機(jī)智能化建設(shè)實(shí)現(xiàn)。如何目標(biāo)跟蹤功效