傳統意義上的根據視頻的變化率報警，隨著由于計算機的廣泛應用和數字圖像的發展，由于其設置的不靈活、虛警率高、不抗干擾及接口等方面的原因，正慢慢地面臨淘汰；另外，在重要的場所，比如具有戰略意義的油田油庫，*倉庫，重要的機密場所、辦公地點，水利大壩等等，傳統意義上的由人員操作控制鍵盤，鎖定目標，控制云臺的運動來跟蹤目標的模式，由于存在監視范圍大、人易疲勞和連續反應速度遲緩等方面的缺陷，這些領域對自動視頻跟蹤的需求日益迫切?；垡旳I算法是無人設備的“眼睛”。山東自主可控目標跟蹤

云臺的旋轉將直接改變攝像機的視野，因此對于云臺的控制必須謹慎且準確。錯誤的控制會使目標從視野中消失，導致跟蹤的失敗。此外，如果云臺的控制幅度過小，可能會達不到目標回到視野中心的目的，目標也同樣極易丟失。相反如果在對目標運動速度有可靠估計的前提下，提前將目標移到視野中目標運動方向的另一側，將為此后跟蹤目標贏得更多的時間，能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對于云臺的控制更為合理，應該對于不同的情況采取不同的控制策略。對于情況的劃分主要取決于目標的可靠性和速度的穩定性。福建工業目標跟蹤慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能，變被動為主動，提供多種能主動預警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。

騰訊開發的機器人小五，采用輪、腿、足復合設計，使得它具備越障能力的同時，也保持了輪式機器人的運行效率。每條腿都可以單獨伸長縮短，能有效提升承載能力。裝上了雙編碼器大扭矩密度的執行器后，就能承受住一般成年人的重量。將機器人用于養老服務領域，能夠幫老人取快遞，抱老人起床，帶老人進行活動。機器人內置RGBD相機，在圖像處理板的賦能下，能夠實時檢測周邊環境，進行路線規劃和避障，以高效完成各項工作指令。同時能夠對物體進行AI識別，判斷老人位置、行為動作，為老人的行動做出幫助。

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。RV1126圖像處理板識別概率超過85%。

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?；垡旳I圖像處理板是高精度識別的板卡。靠譜的目標跟蹤銷售廠家

慧視光電開發的慧視RV1126圖像處理板，采用了國產高性能CPU。山東自主可控目標跟蹤

視頻監控中的多目標跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰性的任務，由于其在各個領域的潛在應用而引起了研究人員的大量關注。多目標跟蹤任務需要在每幀中單獨定位目標，這仍然是一個巨大的挑戰，因為目標的外觀會立即發生變化，并且會出現極端的遮擋。除此之外，多目標跟蹤框架需要執行多個任務，即目標檢測、軌跡估計、幀間關聯和重新識別。多目標跟蹤分為目標檢測和跟蹤兩個主要任務。為了區分組內對象，MTT算法將ID與在特定時間內保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關聯。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運動軌跡。山東自主可控目標跟蹤