隨著社區等安防向著智能化的進一步發展，越來越多的領域對傳統意義上的視頻監控提出了更加的嚴格要求，雖然傳統監控系統已經可以滿足人們“眼見為實”的要求，但同時這種監控系統要求監控人員不得不始終看著監視屏幕，獲得視頻信息，通過人為的理解和判斷，才能得到相應的結論，做出相應的決策。因此，讓監控人員長期盯著眾多的電視監視器成了一項非常繁重的任務。特別在一些監控點較多的情況下，監控人員幾乎無法做到完整的監控?；垡暪怆婇_發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU。黑龍江國產目標跟蹤

SpeedDP作為一個服務型AI平臺，它能提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。平臺所需算法并不是固定的，使用者可以根據自身實際應用場景進行AI算法的定制化開發，例如平臺經過不斷的迭代，目前能夠支持YOLOv8系列算法進行圖像標注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便，在圖像標注領域其基本使用方法是：1.首先有一個比較好的預選模型2.用這個預選模型做自動標注3.后期人工審核修正安全目標跟蹤銷售廠家智能目標識別及追蹤，讓目標無處可藏。

對于目標被暫時遮擋的情況，通過設定目標狀態為暫時丟失狀態，并以上一次目標的位置和速度繼續對后續的目標位置進行預測，在后續圖像中可以再次重新找回目標。在攝像機控制時，采取估計提前量的控制策略也對跟蹤有很大的幫助?？刂茢z像機，使目標提前擺到視野中目標運動方向的另一側，可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時間和機會。在本實驗序列中尤為明顯，目標基本上保持由左上向右下運動的趨勢，根據對目標速度的估計，則攝像機提前將目標定為視野中心偏上偏左的區域，對目標運動加提前估計量。

無人機在軍備領域有著突出作用，它不僅能幫助進行信息偵查，還能進行智能炮彈高空精細打擊。其中，在智能精細打擊領域，少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析，能夠實現對打擊目標的AI識別。選擇這樣的方式，能夠減少末端打擊時對方電子干擾的影響，盡可能保證無人機的重復使用，圖像處理設備顯然比無人機本身更加經濟。除了硬件方面，要實現這樣的精細打擊，算法的能力至關重要。在實際應用落地之前就需要大量的模擬試驗來驗證算法的識別能力，這個過程周期不可估量。傳統方式下，需要大量的外場測試驗證，整個流程繁瑣費時費力。而這個工具的出現，則很好的優化了這個過程?；垡曃⑿碗p光吊艙非常適用于無人機領域。

物聯網與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程，涉及數據的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯網設備收集的海量數據，并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯網設備，包括各種傳感器和執行器，是數據收集的前線。它們能夠實時監測環境參數、設備狀態和用戶行為，生成大量數據。這些數據是后續分析和決策的基礎。人工智能在數據分析方面的能力是其與物聯網融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法，可以從物聯網設備收集的數據中識別模式、預測趨勢和發現異常。這些分析結果為智能決策提供了依據。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。移動目標跟蹤功能

成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產化RV1126板的高性能圖像跟蹤板卡。黑龍江國產目標跟蹤

另外，經典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤，在目標上提取一些特征點，然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點，統計得到目標的位置。在跟蹤的過程中，需要不斷補充新的特征點，刪除置信度不佳的特征點，以此來適應目標在運動中的形狀變化。本質上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標模型的方法。在深度學習和相關濾波的跟蹤方法出現后，經典的跟蹤方法都被舍棄，這主要是因為這些經典方法無法處理和適應復雜的跟蹤變化，它們的魯棒性和準確度都被前沿的算法所超越，但是，了解它們對理解跟蹤過程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的應用，常常被當作一種重要的輔助手段。黑龍江國產目標跟蹤