目標跟蹤，是指在特定場景跟蹤某一個或多個特定感興趣對象的過程。傳統的應用就是視頻和真實世界的交互，在檢測到初始對象之后進行觀察。現在，目標跟蹤在無人駕駛領域也很重要，例如 Uber 和特斯拉等公司的無人駕駛。根據觀察模型，目標跟蹤算法可分成2類：生成算法和判別算法。生成算法使用生成模型來描述表觀特征，并將重建誤差變小來搜索目標，如主成分分析算法（PCA）；判別算法用來區分物體和背景，其性能更穩健，并逐漸成為跟蹤對象的主要手段（判別算法也稱為Tracking-by-Detection，深度學習也屬于這一范疇）。為了通過檢測實現跟蹤，我們檢測所有幀的候選對象，并使用深度學習從候選對象中識別想要的對象。有兩種可以使用的基本網絡模型：堆疊自動編碼器（SAE）和卷積神經網絡（CNN）。推薦使用慧視光電的板卡。吉林機載吊艙圖像識別模塊

成都慧視光電技術有限公司為相應城市發展需求，自研慧眼智能圖像處理技術，在搭載智能攝像機后可以實時捕捉交通狀況、電子卡口抓拍違章行為，搭載自研AI算法的智能視頻分析技術檢測交通流量變化，做到及時、穩定、高效、智能。產品搭配AI智能算法，抗干擾，抗遮擋能力強，支持弱小目標跟蹤和相關跟蹤兩種算法；輸入輸出接口多樣，滿足不同需求；支持兩路SDI輸入，高分辨率輸入輸出，并且支持畫中畫，信息一目了然。      隨著智慧城市建設的不斷升級，智慧交通領域也得到了很大的發展。成都慧視也將不斷改進提升，為智慧城市提供更多實用有效的產品和解決方案。遼寧視覺算法圖像識別模塊提供商慧視光電有多款板卡產品，可以根據行業需求進行定制選擇。

圖像識別技術對于保險業的意義重大，保險公司可以借助圖像識別技術搭建起完整的體驗閉環，投保、核保、保全、理賠等都可以在手機上完成，這并不是一種暢想，實際上這正在慢慢成為現實。用戶們總是希望立刻買到自己想要的東西，不喜歡長時間的等待，因此保險業處在一個困難的境地中。買保險麻煩的問題就是拿著身份證、戶口本以及一系列材料去保險公司“證明自己是自己”。如果是購買人壽保險，則還需要體檢，經歷一個漫長的等待期。所以，很多時候，繁雜的流程已經成為了用戶不愿意購買商業保險的重要原因之一。但是人臉識別可以大幅縮小購買流程，提升交易效率，從而增加消費者的購買意愿。

在核保以及理賠核損環節這里我們以車險行業為例，當前全行業車險處于微利和虧損之間，除了市場競爭環境影響外，還有各家保險公司的管控水平。管理集中度越強、基層操作彈性越小的公司，往往車險的盈利就越高。在國內，我們關注到一家名為Linkface的計算機視覺企業，它正在嘗試用技術手段減少人工干預，降低理賠率，提升保險公司的營收。核保和核損成為兩個關鍵環節，雙核崗位在車險管理中技術含量比較高，需要工作人員長時間的實踐積累。板卡選擇看成都慧視光電技術有限公司。

圖像識別顧名思義就是設備通過圖像掃描出來圖像里面的內容，包括文案、物品信息資料等等；百度的圖像識別接口可以精細識別超過十萬種物體和場景，包含10余項高精度的識圖能力并提供相應的API服務，充分滿足各類開發者和企業用戶的應用需求。通用物體和場景識別可識別超過10萬類常見物體和場景，接口返回大類及細分類的名稱，并支持獲取識別結果對應的百科信息；還可使用EasyDL定制訓練平臺，定制識別分類標簽。適用于圖像或視頻內容分析、拍照識圖等業務場景。成都慧視研發的圖像處理板穩定性高。陜西自主研發圖像識別模塊技術

運用于監控系統的圖像處理技術。吉林機載吊艙圖像識別模塊

除了語義分割之外，實例分割將不同類型的實例進行分類，比如用5種不同顏色來標記5輛汽車。分類任務通常來說就是識別出包含單個對象的圖像是什么，但在分割實例時，我們需要執行更復雜的任務。我們會看到多個重疊物體和不同背景的復雜景象，我們不僅需要將這些不同的對象進行分類，而且還要確定對象的邊界、差異和彼此之間的關系！到目前為止，我們已經看到了如何以多種有趣的方式使用卷積神經網絡的特征，通過邊界框有效定位圖像中的不同對象。我們可以將這種技術進行擴展。吉林機載吊艙圖像識別模塊

成都慧視光電技術有限公司是我國電子元器件，光電子器件，通訊設備，儀器儀表專業化較早的有限責任公司之一，公司位于中國(四川)自由貿易試驗區成都天府四街199號2棟1403號，成立于2019-08-26，迄今已經成長為通信產品行業內同類型企業的佼佼者。慧視光電以電子元器件，光電子器件，通訊設備，儀器儀表為主業，服務于通信產品等領域，為全國客戶提供先進電子元器件，光電子器件，通訊設備，儀器儀表。多年來，已經為我國通信產品行業生產、經濟等的發展做出了重要貢獻。