成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板，就是助力低空經濟發(fā)展的傳感器技術設備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力，在低空經濟領域，能夠讓無人機實現智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030，具備6.0TOPS算力，是當下國產圖像處理板的性能前列的產品，對于一些復雜應用場景下的識別，RK3588是當仁不讓。我司可以根據需求，定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口，實現快速適配應用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026，整體呈小型化設計，尺寸小，整體功耗不大于4W，用在無人機領域，一不會過多占用空間，二不會增加無人機的功耗負擔，2.0TOPS的算力，也能滿足大多數應用場景的需求。RK3588處理板，智慧視覺應用開發(fā)板。福建目標跟蹤產品

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(qū)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。云南目標跟蹤批發(fā)商RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。

從軟件的角度來看，整個視頻跟蹤系統主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數據庫，運動檢測，目標跟蹤，報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統的重點，是實現目標檢測和跟蹤的關鍵，如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標的檢測和跟蹤是緊密結合的。檢測是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標的信息(如目標的位置，大小，模式和速度估計等)，而跟蹤則是檢測的延續(xù)，實時利用檢測得到的知識去驗證目標的存在。

RK3588作為瑞芯微國產化旗艦級芯片，用在目標跟蹤領域，通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右，這已經足夠滿足大多數應用領域的需求。但在許多特殊領域，如軍備、邊防，高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時間內捕捉到更多的畫面，實現高速動態(tài)場景的連續(xù)拍攝。高幀頻的目標跟蹤則能夠獲得更多的目標細節(jié)，便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素無法達到這樣的需求，但RK3588作為性能怪，6.0TOPS的算力開發(fā)潛力無限。成都慧視就針對于這樣的需求場景，在硬件的支持下，定制開發(fā)出能夠支撐100Hz跟蹤算法，從而打造出能夠穩(wěn)定實現100Hz目標跟蹤的整合方案。跟蹤算法能夠支持定制不？

YOLO算法的關鍵技術在YOLO算法中，有幾個關鍵技術對其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經網絡提取圖像特征，其中引入了一些先進的網絡結構，如Darknet。其次是使用AnchorBox來提高目標定位的精度。此外，YOLO算法還引入了特征金字塔網絡和多尺度預測等技術，以處理不同大小的目標。YOLO算法在實時目標檢測和跟蹤中的應用YOLO算法在實時目標檢測和跟蹤領域取得了明顯的成果。它不僅在檢測速度上遠超傳統方法，而且在目標定位和類別預測準確性上也表現出色。因此，YOLO算法在許多應用中得到了廣泛應用，如視頻監(jiān)控、自動駕駛和物體識別等。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標識別。陜西無線目標跟蹤

RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。福建目標跟蹤產品

在目標跟蹤領域，場景信息與目標狀態(tài)的融合十分重要，首先，場景信息包含了豐富的環(huán)境上下文信息,對場景信息進行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗知識,降低復雜的背景環(huán)境以及場景中與目標相似的物體的干擾;同樣地,對目標的準確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準確性與魯棒性.總之,嘗試研究結合背景信息和前景目標信息的分析方法,融合場景信息與目標狀態(tài),將有助于提高算法的實用性能。慧視光電開發(fā)的圖像處理板，具備高性能、高精度的特點，能夠進行精確的目標跟蹤。福建目標跟蹤產品