識別算法的性能提升依靠大量的圖像標注，傳統(tǒng)模式下，需要人工對同一識別目標的數(shù)據(jù)集進行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對于算法的提升越有幫助，常規(guī)情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達兩三百張畫面需要標注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標注的幀畫面將會更多。小編曾試過標注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標注的畫面竟然多達5000多張，當我標注到500張的時候，整個人都已經(jīng)麻木，并且出現(xiàn)情緒波動，望著剩下的4500多張待標注畫面，看著都頭皮發(fā)麻，怎么都不想繼續(xù)了。目標跟蹤監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)是防溺水技防手段中應(yīng)用比較廣的。河南目標跟蹤互惠互利

很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤，沒有目標的類別先驗。在實際應(yīng)用中，還有一個重要的跟蹤是特定物體的跟蹤，比如人臉跟蹤、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同，它更多地依賴對物體訓(xùn)練特定的檢測器。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測來實現(xiàn)，比如早期的Viola-Jones檢測框架和當前利用深度學習的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應(yīng)用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭。設(shè)定特定的手型可以方便地訓(xùn)練手掌或拳頭的檢測器。廣東目標跟蹤設(shè)備RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。

無人機追逐識別可以用在許多領(lǐng)域，如軍備、安防。通過專業(yè)傳感器設(shè)備的植入，讓攝像頭智能化，就可以對無人機進行追蹤識別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領(lǐng)域的企業(yè)，在這方面也有著豐富的解決經(jīng)驗。在硬件領(lǐng)域，我們能夠定制開發(fā)不同接口的圖像處理板，如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等，只要您提出需求，我們就能通過應(yīng)用場景需要定制合適的接口。這是進行無人機識別的基礎(chǔ)條件。目前，成都慧視能夠提供不同等級算力的圖像處理板，RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列，滿足多場景、廣領(lǐng)域。

無人機只需要從基地起飛，就能夠?qū)χ付▍^(qū)域進行巡檢，智能攝像頭能夠自動問診地面，識別護欄錯位、路面積水、凹陷、裂縫、交通事故、車流異常等問題，然后標記位置。而控制中心能夠?qū)崟r查看前方畫面，接收無人機回傳的數(shù)據(jù)，并進行診斷分析，整個過程無需過多的人工干預(yù)。這種無人機智能問診，是通過向無人機植入高性能的AI圖像處理板以及定制專門的目標識別算法來實現(xiàn)的。成都慧視開發(fā)的Viztra-LE026圖像處理板，就非常適合用在無人機智能化領(lǐng)域。這塊板卡外形呈圓形設(shè)計，尺寸為ф38*12mm，功率不超過4W，整體呈現(xiàn)功耗低、尺寸小的特點。用在緊湊型的無人機當中也不會因為空間問題而苦惱，并且不會過多消耗無人機的續(xù)航。此外，Viztra-LE026這款圖像處理板采用的是RV1126芯片，2.0TOPS的算力用在路面識別領(lǐng)域十分合適。如何實現(xiàn)穩(wěn)定的目標跟蹤？

首先攝像機采用的是可見光高清攝像機，具備1920*1080的分辨率，系統(tǒng)視場31.11°×17.8°，其中搜索視場15.8°×15.8°（1080P像素）。而圖像處理則采用慧視開發(fā)的RV1126高性能圖像處理板，之所以采用這塊板卡，一方面得益于其低功耗、微型外觀的設(shè)計，非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴格的應(yīng)用場景；另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力，在國產(chǎn)化方面也十分完整，安全性十足。兩者結(jié)合，就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下，能夠達到≥50Hz的跟蹤幀率，≥25Hz的檢測幀率，實現(xiàn)捕獲4m*4m目標超過800m、6m*6m目標超過1000m。這就是“機器狼”的智慧化措施，通過一個“小小的”“智慧眼”的加入，便能夠讓其實現(xiàn)許多自動化任務(wù)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，“機器狼”的形態(tài)將會不斷進步，滿足更多多樣化需求。慧視光電的RK3588跟蹤板怎么樣？高效目標跟蹤互惠互利

成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3588板的高性能圖像跟蹤板卡。河南目標跟蹤互惠互利

人工智能起源于上個世紀五十年代，被譽為新時代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展，為了使得計算機可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實世界的能力，六十年代初，人工智能衍生出了一個重要的分支，計算機視覺。在計算機視覺的研究過程中，學者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”，一個新的學科——目標跟蹤應(yīng)運而生。目標跟蹤是計算機視覺和機器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支，在人機交互、安全監(jiān)控、自動駕駛、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行跟蹤河南目標跟蹤互惠互利