信息化目标跟踪检测

用检测器模型去解决跟踪问题，遇到的比较大问题是训练数据不足。普通的检测任务中，因为检测物体的类别是已知的，可以收集大量数据来训练。例如 VOC、COCO 等检测数据集，都有着上万张图片用于训练。而如果我们将跟踪视为一个特殊的检测任务，检测物体的类别是由用户在首先帧的时候所指定的。这意味着能够用来训练的数据只是只是只有少数几张图片。这给检测器带来了很大的障碍。而慧视光电定制的目标跟踪算法可以有效的解决这个问题，通过AI自动图像标注平台SpeedDP的大量模型部署训练，能够有效解决数据训练不足的问题。RV1126图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板，该板卡采用国产高性能CPU，搭载自研目标跟踪及跟踪算法。信息化目标跟踪检测

很多跟踪方法都是对通用目标的跟踪，没有目标的类别先验。在实际应用中，还有一个重要的跟踪是特定物体的跟踪，比如人脸跟踪、手势跟踪和人体跟踪等。特定物体的跟踪与前面介绍的方法不同，它更多地依赖对物体训练特定的检测器。人脸跟踪由于它的明显特征，它的跟踪就主要由检测来实现，比如早期的Viola-Jones检测框架和当前利用深度学习的人脸检测或人脸特征点检测模型。手势跟踪在应用主要集中在跟踪特定的手型，比如跟踪手掌或者拳头。设定特定的手型可以方便地训练手掌或拳头的检测器。江西国产化目标跟踪成都慧视光电技术有限公司推出基于全国产化RK3588板的高性能图像跟踪板卡。

传统意义上的根据视频的变化率报警，随着由于计算机的广泛应用和数字图像的发展，由于其设置的不灵活、虚警率高、不抗干扰及接口等方面的原因，正慢慢地面临淘汰；另外，在重要的场所，比如具有战略意义的油田油库，*仓库，重要的机密场所、办公地点，水利大坝等等，传统意义上的由人员操作控制键盘，锁定目标，控制云台的运动来跟踪目标的模式，由于存在监视范围大、人易疲劳和连续反应速度迟缓等方面的缺陷，这些领域对自动视频跟踪的需求日益迫切。

随着社会经济的发展，近年来汽车保有量持续上涨，同样的产生的汽车事故也越来越多。夜间行车的事故率要比白天高一半以上，因为夜晚行驶车辆时，光线不足、可视范围减少，会让驾驶人难以做出准确的判断，一旦有突发情况，驾驶人很难及时控制车辆，容易发生事故。针对这一情况，建议使用慧视光电的“慧眼”双光监测设备，可实现白天黑夜24小时监测车辆外界情况，利用红外线技术将黑暗变得如同白昼，使驾驶员在黑夜里看得更远更清楚，可及时识别外来车辆或则路面情况（积水识别、路面裂缝识别等），及时告警提示驾驶人员，提高驾驶安全性。慧视RV1126图像跟踪板支持目标跟踪识别目标（人、车）。

YOLO单卷积神经网络在一次评价中直接从全图中预测多个boundingboxes和类概率，在全图上训练并直接优化检测性能，同时学习目标的泛化表示。然而，YOLO对边界框预测施加了严格的空间约束，限制了模型可以预测的相邻项目的数量。成群出现的小物件，如鸟类，对于此模型也同样有问题。fasterR-CNN，一个由全深度CNN组成的单一统一对象识别网络，提高了检测的准确性和效率，同时减少了计算开销。该模型集成了一种在区域方案微调之间交替的训练方法，使得统一的、基于深度学习的目标识别系统能够以接近实时的帧率运行，然后在保持固定目标的同时微调目标检测。慧视AI算法是无人设备的“眼睛”。哪里有目标跟踪产品

慧视AI板卡可以用于大型公共停车场。信息化目标跟踪检测

目标检测和跟踪是计算机视觉领域中的重要任务之一。随着深度学习的兴起，YOLO（You Only Look Once）算法在目标检测和跟踪领域引起了广关注。YOLO算法是一种在实时目标检测和跟踪领域具有重要地位的算法。通过引入卷积神经网络和一系列先进技术，YOLO算法在速度和准确性方面取得了明显的进展。然而，仍然有一些挑战需要解决，如目标尺度变化、小目标检测和复杂背景干扰等。随着研究的不断深入和技术的不断发展，YOLO算法有望在实时目标检测和跟踪领域发挥更大的作用。信息化目标跟踪检测